针对室内定位技术精度较低及数据量过大影响运算时间等问题,提出基于OCAE-SOM(Optimized Convolutional Autoencoder-Self Organizing Map)的室内指纹定位算法。离线阶段,先将信道状态信息的幅值相位预处理矩阵作为原始输入数据,并调整为RGB(Red, Green, Blue)格式训练卷积自编码器,使其可深度挖掘参考点的指纹特征,采用Adam算法优化CAE算法的参数,既降低数据维度又能提升训练效率;然后采用OCAE-SOM算法训练模型,可以缩短单独训练模型的时间;最后采用Adam算法优化SOM的权重,可较好地保留输出特征间的相关性,避免权重参数出现局部最优。在线阶段,将调整后的测试数据输入到OCAE-SOM算法中,经匹配后可得到输出位置点。实验结果表明,该算法模型在定位时间与精度上显著优于已有算法,具有一定的应用价值。