随着信息化时代的发展，室内定位技术的应用越来越广泛，尤其是在医疗监护、灾难救援方面，对定位服务的精度要求越来越高。现有的WiFi室内定位技术中主要采用接收信号强度指示(RSSI)作为测量指标，但由于WiFi信号的强度容易受到复杂室内环境影响，测量精度通常不高，继而定位精度受限。相比之下，信道状态信息(ChannelStateInformation，简称CSI)的测量精度会更高，而且有严格的信号模型作为支撑，因而具有实现高定位精度的潜力。然而目前基于信道状态信息的室内定位系统中，比如著名的SpotFi定位系统，仍然存在抗噪性能不佳、对相干信源的解析能力偏弱等问题，致使无法满足现实系统对高精度定位服务的需求。
　　为了实现稳定、高精度的室内定位系统，本文针对复杂的室内场景，提出了基于CSI的WiFi室内定位改进算法(相比SpotFi)，并搭建了实际测试系统对所提出的定位算法进行验证与性能评估。我们的主要工作如下：
　　(1)针对目前室内定位算法抗噪性低，信号解相干能力弱和精度不够等问题，本文进行了优化改进设计。具体地，
　　a.基于SpotFi的算法框架，本文在经典多重信号分类(MUSIC)算法基础上，提出了基于前后向子载波平滑扩展阵列的改进MUSIC算法。该算法结合前向空间平滑和共轭后向空间平滑对信道信息矩阵进行子载波阵列扩展优化，可有效减小天线阵列孔径损失并增加等效阵元数目；另外，通过对协方差矩阵的噪声子空间进行修正，可增强噪声子空间与信号导向矢量的正交性，从而提高相干信源的解析能力和信号到达角估计精度；
　　b.为解决MUSIC算法在低信噪比下无法准确估计信源数目的问题，提出了基于(协方差矩阵)特征值梯度的信源数估计算法，提高了MUSIC算法的抗噪性。另外，针对MUSIC算法计算出多径参数后需要进行直射路径识别的问题，提出了改进的聚类方法，可准确分类多个数据包的相似多径，并结合似然概率提高了直射路径的识别准确率。
　　(2)结合以上定位算法，本文在现有商用WiFi设备基础上搭建了完整的实测系统，以验证所提出的算法有效性并进行性能评估。首先，提出了采用多包线性拟合的方法消除CSI误差，从而为后续的定位算法提供更为可靠的输入数据。然后，基于校正后的CSI采用(1)中的改进定位算法估计信号到达角，并结合接收信号强度指示进行联合定位。实验表明，该方法的定位误差较SpotFi算法有17%的降低；
　　本文所提出的定位算法对于实际室内WiFi定位具有较大的指导意义和实际应用价值。