随着移动互联网的迅速发展,室内定位技术也取得了一定的进步。在室外,能够提供基于位置的服务（Location-Based Service,LBS）的全球定位系统（Global Positioning System,GPS）已经发展的很完善,被应用在交通、农业、军事等诸多领域。然而由于GPS信号在室内会严重衰减,所以无法被应用到室内定位领域。因此找到一种合适的信号,并能够实现高精度的室内定位具有重要的现实意义。随着Wi-Fi网络的普及,在室内如商场,家庭等大部分场所随处可见Wi-Fi设备。Wi-Fi由于其低成本,高普适度等优势,经常被引用到室内定位方法中。同时,信道状态信息（Channel State Information,CSI）能够从Wi-Fi信号中被提取出来,它相对于传统方法中应用到的信号强度信息（Received Signal Strength,RSS）展示了更好的性能。CSI可以展示更加细粒度的信息。本文提出了一种基于区域切分的高鲁棒性定位方法,能够实现高精度定位的同时还可以达到较高的鲁棒性。我们采集CSI信号,执行超分辨率的多信号分类算法（Multiple Signal Classification Algorithm,MUSIC）就可以求出信号到达角（Angle of Arrival,Ao A）。但是经过大量实验,发现Ao A测量的不稳定性使定位系统的性能达到瓶颈,于是我们考虑是否可以用存在误差的Ao A值来进行定位。本文提出的定位方法没有直接使用准确的Ao A,而是只是判断该值在哪一个范围,可以实现对定位区域的一次“切割”,紧接着我们利用有效CSI（Effective CSI,ECSI）再次对区域进行“切割”。此方案的主要思想是利用网络接入点（Access Point,AP）的冗余性来换取系统的鲁棒性。在完成真实实验之前,进行了数值方法实验以及理论分析,实验证明了AP的摆放方式对系统的影响,并得出了最优的摆放方式。我们还通过理论推导证明了实验方案的合理性,对后续的实际实验起到了关键的作用。本文还将定位方法从二维空间拓展到三维空间,在进行了复杂度分析之后,本文提出了基于空间切分室内定位方法,展示了仿真实验结果。并对AP数量对理论误差的影响进行了讨论。