室内定位由于其巨大的商业和社会价值,得到了学术界及工业界的广泛关注与研究。在物联网及智能家居大发展的浪潮下,越来越多的Wi-Fi节点被部署到室内场景中,基于Wi-Fi网络的室内定位同时兼顾了定位精度和实现成本而成为现有的各种室内定位方案中最有前景的技术之一。在基于Wi-Fi网络的室内定位中,单AP(Wirelwss Access Point)的定位方案具有更低的实现成本及更高的部署灵活性,在单个AP部署的室内环境中,具有更为广阔的应用场景。本文通过分析RSSI(Received Signal Strength Indicator)、RSS(Received Signal Strength)和CSI(Channel State Information)各自的信息特性,探讨了OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)机制下CSI的产生与提取过程,并从无线信号的接收角度分析了CSI的相位误差并对CSI进行相位校正。通过对比发现,CSI相对RSS具有更能反映信道状态的优势,因此本文基于细粒度的CSI数据进行单AP室内定位的研究,其主要研究成果如下:首先,在3天线的商用无线设备上实现了对空间信号视距路径的AOA(Angle of Arrival)估计。OFDM机制下,Intel 5300 NIC(Network Interface Card)提供了30个子载波下的CSI,信号的TOA(Time of Arrival)在30个子载波下的CSI测量相位间引入了可利用的相位差。针对空间信号AOA估计中室内存在相干信源、商用无线设备天线数目受限的问题,本文对天线接收数据进行空间平滑处理并利用空间谱估计技术及MUSIC(Multiple Signal Classification)算法,对接收信号进行AOA和TOA的二维联合估计。TOA的引入将信号导向矢量的维度等效扩展到天线数目与子载波数目的积,进而突破了商用无线设备天线数目过少的限制。最后根据不同路径下二维联合估计的分布特点,通过聚类分析确定视距路径下的AOA估计。其次,针对室内严重的多径效应以及现有利用RSS的测距方案中测距精度低、测距模型稳定性差的问题,本文提出了一种基于CIR(Channel Impulse Response)的测距方案。为了抑制室内的多径效应的干扰,通过滤除时延较大的CIR成分实现多径抑制,并融合多个天线的接收数据来避免单天线接收的偶然性。根据随机相位误差以及接收端AGC环路的补偿作用对CIR幅值的影响,发现提高室内距离估计模型精度的关键在于随机相位误差的校正以及AGC环路补偿作用的消除。本文利用具有区分多径簇能力、并经相位校正和AGC环路补偿处理后的CIR建立室内条件下的距离估计模型,优化后的CIR表现出了稳定的统计特性,可以作为接收端在某个特定距离下的能量度量。测试结果表明,本文提出的测距方案建立的测距估计模型在精度及稳定性方面得到了进一步的提升。最后,基于商用Intel 5300 NIC实现了测距和测角相结合的单AP室内定位系统。定位阶段,实时采集的CSI数据被输入到定位系统,系统将聚类分析得到的视距路径的AOA估计及测距模型得到的距离估计进行融合最终确定被定位目标的位置;随后又从多个角度对系统的定位性能进行了分析。本文实现的基于Wi-Fi网络的单AP室内定位系统在典型的室内场景中取得了平均1.5m的定位精度。