近年来,无线通信技术的成熟与物联网技术的普及使人们的生活方式向着智能化方向转变,对室内环境下的智能感知需求日益增长。其中,入侵检测和室内定位技术更是人们的重点关注对象。而随着WIFI信号在全球范围内的广泛部署,利用WIFI实现入侵检测与室内定位可以适用于很多场所。不同于传统的WIFI接收信号强度(RSSI,Received Signal Strength Indication),本文选择能更细致刻画信道的信道状态信息(Channel State Information,CSI),面临的问题主要有:现阶段可用于检测的特征信息有限;室内环境高动态性要求更可靠的检测判决方法;室内信道受多径影响严重,单一定位方法定位精度不可靠。针对上述问题,本文对CSI入侵检测和室内定位两种技术进行了深入研究。首先,本文介绍了环境感知相关的研究背景及应用意义,接着对入侵检测和室内定位两种关键技术目前的研究现状进行总结,针对面临的问题展开研究和进行改进。其次,在入侵检测方面,按执行顺序对预处理、特征值提取、检测判决三个模块涉及的算法进行分析。在预处理阶段,解决CSI原始数据由于环境噪声干扰存在异常值、随机相位偏移等问题。在特征值提取阶段,针对现有方案中提取CSI数据信息量有限的问题进行改进:利用多链路特性先对CSI信息基于相关性进行筛选;利用CSI幅度与相位信息对环境变化的敏感度不同,将二者的相关系数矩阵特征值进行加权,丰富可以用来检测的信息量,提升检测性能。在检测判决阶段,采用基于密度的聚类算法,并对该算法的参数设置问题提出一种自适应改进方法,最后结合接收端分集特性,给出更可靠的联合判决结果。实际测试表明,本文的入侵检测算法与其他已有算法相比,成功检测的概率更高。最后,本文提出一种基于CSI被动式定位方案。针对路径识别这一难点问题,通过天线间共轭相乘的算法去除静态路径成分,再结合定位参数的分布特性,提出一种基于权重的反射路径识别算法,为下一步定位计算提供准确的定位参数,包括到达角度(Angle-of-Arrival,AOA)、飞行时间(Time-of-Flight,TOF)、多普勒频移(Doppler Frequency Shift,DFS)。针对单一的定位方法精度有限,对节点部署要求高的问题,提出一种融合定位方案,将多个无线访问节点(Access Point,AP)联合AOA定位的结果与单基站测距粗定位的结果进行融合,消除粗定位结果的累积误差。最后,利用无迹卡尔曼滤波算法解决上述定位结果稳定性差的问题,得到更接近真实情况的轨迹。在实际环境中,将提出的定位方案于其他已有方案进行对比,验证了定位性能。