一、WiFi测距技术原理
基于WiFi的测距技术主要通过两种方式实现：接收信号强度指示（RSSI）和飞行时间（ToF）。RSSI方法通过测量信号衰减模型估算距离，成本低但易受多径效应干扰。ToF方法通过计算信号传输时间实现更高精度，但需精确时钟同步。
| 技术 | 精度 | 成本 |
|---|---|---|
| RSSI | 2-5米 | 低 |
| ToF | 0.5-2米 | 高 |
二、室内定位算法分类
主流算法可分为三类：
- 几何约束法：基于测距结果构建几何模型
- 指纹匹配法：通过预采集信号特征库实现定位
- 混合定位法：融合行人航迹推算(PDR)与WiFi信号
三、定位精度优化方案
优化策略包括：
- 采用机器学习算法动态修正信号衰减模型
- 构建稀疏采样指纹数据库降低人工成本
- 多AP协同定位减少盲区覆盖
六、应用场景分析
该技术已应用于商场导航（误差<3米）、医院设备追踪（精度≥90%）及地下停车场反向寻车等场景。未来与5G、UWB的融合将进一步提升定位可靠性。
通过优化信号处理算法与多技术融合，WiFi室内定位精度可提升35%以上。但需解决大规模部署成本与动态环境适应性问题，未来研究将聚焦于轻量化AI模型与异构网络融合方向。
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