一、WiFi测距技术概述
WiFi测距技术通过分析无线信号的传播特性（如信号强度、时延等）实现距离估算与位置定位。相较于传统GPS，其在室内场景中展现出显著优势，已成为智能家居、工业物联网等领域的关键技术。
二、基于信号强度的测距原理
利用接收信号强度指示（RSSI）建立信号衰减模型是WiFi测距的核心方法。典型模型包括：
- 自由空间路径损耗模型（Friis公式）
- 对数距离路径损耗模型
- 多径效应补偿模型
| 技术 | 精度 | 成本 |
|---|---|---|
| TOA（到达时间） | 高 | 高 |
| RSSI（信号强度） | 中 | 低 |
三、精准定位的实现方法
为实现亚米级定位精度，常采用以下技术组合：
- 三边定位算法：基于多个AP的RSSI数据解算坐标
- 指纹匹配：通过预存信号特征库实现位置比对
- 机器学习优化：利用神经网络降低环境干扰误差
四、信号强度优化方案
提升定位稳定性的关键策略包括：
- 动态功率调整：根据环境变化自动调节发射功率
- 多频段协同：结合2.4GHz与5GHz频段互补优势
- 天线阵列技术：通过波束成形增强目标信号
五、典型应用场景与挑战
该技术已广泛应用于室内导航、资产追踪等领域，但仍面临多径效应、设备异构性等挑战。未来需进一步探索：
- 超宽带（UWB）与WiFi的融合定位
- 边缘计算赋能的实时定位系统
WiFi测距技术通过算法创新与硬件升级持续突破精度瓶颈，其与5G、AI的深度结合将为智慧城市提供更强大的空间感知能力。
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