高精度定位一直是人们日常生活中乐于探索的技术之一,几十年的研究过程中,基于卫星和移动网络的室外定位技术已经逐渐成为了统一的标准,而更高精度要求的室内定位更是成为了研究的热点。利用RSSI的Wi-Fi节点,蓝牙节点等进行室内定位的方案已有了较为完善的理论架构,然而对于Wi-Fi信号来说,其CSI信息可以更细微的表征信道特性,利用CSI进行定位的方案尚未成熟。本文搭建了一套CSI数据的实验提取平台,并设计了一套实验方法,实现了高精度距离估测。实验从理想环境和室内环境两个实验环境下分别进行,通过对其CSI信息进行分析,探究了基于相位的飞行时间估算方法,平台基于Intel 5300网卡实现。本文提出了二阶段分步拟合法,可以有效解决由于参数数量较多很难实现正确拟合的问题,从而大幅度提高CSI模型非线性拟合的准确率。实验证明在理想实验场景下,利用改进后的方法处理信道状态信息估测飞行时间从而估测距离,其离散程度极小,可以达到厘米级别,在室内环境下距离估测误差可以达到分米级,8m距离估测的标准差为0.64m。在受到非视距和多径影响的环境下,8m距离估测的标准差依旧可以达到1.04m。随着5G技术的商用,5G高密度组网的特性和D2D的引入使得高精度的室内外融合定位变得更加容易。本文搭建了一个完整的仿真实验平台,还原了教研楼实际场景和Wi-Fi节点布局,实现了5G辅助的室内外融合定位方案的软件仿真。仿真平台包含了Wi-Fi作为主要数据源,同时部署了5G基站,引入了PDR、D2D作为融合数据源提升在水平方向的定位精度,引入了气压计实现竖直方向定位。基于上述平台,本文提出了一套基于概率的粒子筛选融合算法,并对融合定位常用的扩展卡尔曼滤波算法进行了仿真,本文验证了在不同路径下,所提出的融合定位方案的精度,以RMSE作为精度标准,在室内场景下RMSE达到1.1441 m,室外场景下为2.9659 m。