近年来,随着无线硬件和智能终端的快速发展,基于定位的服务需求日益增长,室内定位技术成为了研究热点。由于Wi-Fi设备价格低、易部署等优势,基于Wi-Fi的室内定位技术脱颖而出。基于Wi-Fi的室内定位技术大多是通过测量接收端的接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)生成指纹来完成定位,由于RSSI易受到多径效应的影响,最终定位结果存在较大误差。本文在参阅相关文献和大量实验的基础上,以CSI(Channel State Information)作为新的度量单位,采用了基于子信道差分的CSI定位算法,相较于常规的基于RSSI的定位方法,其定位精度有较大提升。本文首先就CSI的信号特征进行了分析,就其时域稳定性、空间可区分性,人对CSI的影响这三个方面分析了基于CSI定位的可行性以及难点。其次,本文根据CSI的信号特性,采用了子信道差分的方法生成定位指纹,然后再基于传统的指纹匹配的定位算法,通过贝叶斯法则的后验概率和KWNN(K Weighted Nearest Neighbors)算法来确定最终的定位结果。对比了基于相邻子信道和基于特定间距的子信道两种差分算法;对比了单样本匹配、多样本采样求均值后匹配和多样本先匹配后均值三种指纹在线匹配算法;最后从发射端天线个数,KWNN算法中K的取值,时变性,算法复杂度几个角度对算法进行了评估。最后,依据本文所描述的算法,在实际场景中进行了验证。实验结果显示,基于子信道差分CSI定位算法明显优于基于RSSI的定位算法,提高了定位准确率。