Wi-Fi 定位技术是一种基于无线局域网（Wi-Fi）信号的定位方法，主要用于室内环境下的定位系统，基本原理是利用无线设备（如智能手机、笔记本电脑等）与附近的 Wi-Fi 接入点（AP，Access Point）之间的信号强度或到达时间来估算设备的位置。常见的方法包括：

RSSI (Received Signal Strength Indicator) 法 ：

• 利用设备接收到的信号强度（RSSI）来估算与Wi-Fi接入点的距离。RSSI 值越强，距离越近，反之亦然。
• 这种方法容易受到多路径效应、障碍物、反射等因素的影响，定位精度较差。

三角测量法 ：

• 利用多个Wi-Fi接入点的信号强度，计算设备相对这些接入点的距离，从而通过三角定位算法确定设备位置。
• 该方法需要设备能接收到至少3个以上的Wi-Fi信号。

指纹识别法 (Fingerprinting) ：

• 事先对目标区域进行无线信号采集，建立区域内各位置的Wi-Fi信号特征“指纹库”。
• 当用户设备处于某位置时，设备的Wi-Fi信号特征与指纹库中的数据进行匹配，从而确定当前位置。
• 可以利用已知位置与对应WIFI网络的信号强度的训练数据来建立模型，通过机器学习等算法提高定位的准确性。

到达时间差 (Time Difference of Arrival, TDoA) ：

• 通过多个Wi-Fi接入点记录信号到达的时间差，利用这些时间差计算设备的相对位置。
• 这种方法需要非常精确的时间同步，应用较少。

• Wi-Fi 覆盖范围广，尤其是公共场所和室内环境中，Wi-Fi信号随处可见。
• 不依赖GPS，可以在室内等无法接收GPS信号的环境下进行定位。
• Wi-Fi信号强度数据易于获取，设备普及率高。

• 定位精度有限，尤其是RSSI方法容易受到环境遮挡情况、多径传播的干扰。
• 需要较多的Wi-Fi接入点才能提高定位精度。
• 指纹识别法要求建立信号数据库，前期部署成本较高。
• WIFI定位只能提供相对精确的位置信息，通常比GPS定位的准确性要低

Wi-Fi定位技术广泛应用于室内导航、位置服务、智能商场、资产跟踪和智能家居等场景。通过结合和辅助其他定位技术（如蓝牙、UWB等），能够进一步提升定位精度。

Wi-Fi定位的精度通常在5-15米之间，具体取决于Wi-Fi接入点的分布、环境复杂度、算法及设备的硬件性能。