技术原理概述
WiFi定位基于信号强度(RSSI)、接入点拓扑和机器学习算法，通过测量设备与多个AP的信号参数实现空间映射。
- 信号强度衰减模型
- 到达时间差(TDOA)
- 信道状态信息(CSI)
精度影响因素
实现米级定位需克服三大障碍：
- 多径效应导致的信号波动
- 不同设备的天线差异
- 动态环境中的信号衰减
现有改进方案
学术界与产业界已提出多种增强方案：
- 基于深度学习的指纹库构建
- 802.11mc协议的时间测量技术
- 多频段信号融合定位
实际应用挑战
商用场景中仍存在显著限制：
- 部署高密度AP阵列的成本
- 用户隐私数据采集合规性
- 移动场景下的实时计算需求
实验室环境已实现亚米级定位，但商业应用中受硬件异构性和环境复杂性限制，目前普遍精度为3-5米。随着WiFi6E的相位测量和AI算法的进步，未来3年内有望在特定场景实现稳定米级定位。
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