随着无线网络和移动互联网的快速发展及布局,人们对基于位置的服务(location-based service,LBS)越来越重视。在室外能提供高精度定位的全球定位系统(GPS),由于建筑物的遮挡,在室内却无法满足人们的定位需求。因此研究一种合适的室内定位系统具有重要现实意义。由于WiFi设备的普及,基于WiFi的室内定位系统具有便捷,易推广和低成本等优势,成为目前主流的室内定位技术。近年来,信道状态信息(Channel State Information,CSI)成功的从商用WiFi设备上提取出来,由于CSI比传统的接收信号强度指示(RSSI)包含更丰富信息,具备实现高精度的室内定位条件,成为了研究热点。因此本文基于CSI的室内定位技术,研究的主要内容如下:1.提出基于TR-MUSIC算法的单节点WiFi室内定位方案。时间反转(Time-Reversal,TR)算法具有空间聚焦效应,每一个不同的地理位置的信道脉冲响应(CIR)是唯一的特性,多径严重的地方该特征越是明显,因此采集CIR作为特征量建立指纹库。超分辨率的多信号分类算法(Multiple Signal Classification Algorithm,MUSIC)算法,利用平滑的接收矩阵实现单节点路由器的到达角估计,该算法在非视距环境下也有较好的效果。因此结合到达角估计方法和TR指纹定位方案的优点,本文使用“射线状”室内采样点划分方案,利用MUSIC算法提供的到达角信息可以将定位目标缩小到一个较小的范围,将原来的指纹库进行精简,减少了指纹匹配数量,提高定位的时效性。2.深入分析WiFi接收机的信号处理过程中对信号产生的误差,从而建立CSI的线性相位误差模型和非线性相位误差模型。根据相位误差模型,介绍了三种线性相位误差消除算法和一种非线性相位误差消除算法。利用采集数据进行仿真分析,证明相位误差消除算法的正确性。最后本文所提系统采用基于线性变换的相位误差消除算法,有效地提高定位结果正确率。3.深入研究探讨基于TR室内定位系统,针对目前TR系统需要跳频采集多个信道CSI,使用频带拼接才能实现高精度室内定位;在线定位需要的匹配的数量大并且计算量大的问题。本文提出TR-MUSIC算法,并实现了单信道多天线融合的TR算法解决跳频拼接和高带宽需求问题;使用聚类算法减少TR指纹库从而减少匹配量,同时使用MUSIC算法得到到达角减少在线的匹配定位计算量。实验证明在单个商业WiFi设备上实现了复杂室内环境下定位,同时定位时效性变好。4.最后本文在强视距的实验室内和在非视距环境的走廊内,设计实验。布置单个商用WiFi设备作为无线AP,利用修改后笔记本电脑作为移动端,在采样间隔约为1m的实验室和采样间隔为0.5m的走廊下基于TR-MUSIC算法可以达到96%定位结果准确率,同时在线定位是指纹搜索匹配时间缩小了60%,有效地增强了定位系统的时效性。由此可证明该系统满足亚米级的室内定位要求。