WiFi定位技术原理
基于WiFi信号的室内定位通过分析无线信号传播特性实现。设备通过接收多个接入点（AP）的信号强度（RSSI）、时间差（TDOA）或相位信息，结合预设算法计算目标位置。相较于GPS，WiFi定位在复杂室内环境中具有穿透性强、覆盖广的优势。
信号强度与位置映射
信号强度衰减模型是定位基础，遵循对数路径损耗公式：
10n log10(d/d0)
其中P0为参考距离d0处的信号强度，n为环境衰减系数。通过部署多AP建立信号强度空间分布图，可提升定位精度。
三角定位算法
基于几何关系的核心方法包括：
- 三边测量法：通过3个AP的距离交汇确定坐标
- 角度到达法（AoA）：利用天线阵列测算信号入射角
- 混合定位：融合多参数降低误差
指纹识别技术
通过建立位置指纹数据库实现定位：
- 离线阶段：采集各参考点的信号强度特征
- 在线阶段：实时匹配当前信号与数据库
- 优化方法：采用KNN或概率模型提高匹配效率
机器学习优化
深度学习显著提升复杂场景下的定位表现：
- CNN处理空间信号分布特征
- RNN学习时间序列信号波动
- 强化学习动态调整定位参数
应用场景与挑战
主要应用于商场导航、智能仓储和紧急救援，但仍面临以下挑战：
- 多径效应导致信号失真
- 设备异构性带来的误差
- 动态环境中数据库更新成本
WiFi定位通过融合物理模型与数据驱动方法，已实现米级精度定位。未来随着WiFi 6/7的普及和边缘计算的发展，实时高精度室内定位将成为智能建筑的基础能力。
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