随着物联网与移动互联网的发展,室内定位的需求在近几年中迅速增长。在室外环境下,我们可以使用卫星定位系统来获取当前的位置。但在室内环境中,卫星信号受到建筑物的影响导致无法定位。由于目前室内WLAN接入的普及,以此为基础,不需要安装额外的定位设备。目前基于WLAN的室内定位多采用接收信号强度指示,多径效应导致基于接收信号强度指示(RSSI)的室内定位精度不高,采用高细粒度的物理层信道状态信息(CSI)可以更好地描述室内多径环境,提高基于指纹的室内定位的精度。本文基于CSI指纹进行室内定位研究,作了以下研究:提出一种基于CSI指纹的室内定位方案,本方案基于单AP信号发射源,通过数据预处理、离线训练和在线定位三个阶段完成定位。数据预处理在离线阶段与在线阶段都将进行,用于处理异常数据。离线训练阶段根据CSI的分布特征,提出使用Kmeans算法提取指纹,提高不同位置之间指纹的区分性。在线定位阶段则根据CSI分布情况动态确定分簇个数,使聚类结果更趋合理,然后将聚类结果与参考点指纹比较,剔除部分指纹,进一步提高指纹的准确性。最后通过三种匹配方式,合理利用指纹信息,减小匹配方式使用指纹信息的局限性对于定位精度的影响。考虑MIMO各个天线对之间CSI的独立性,在基于Kmeans聚类方案的基础上,提出Kmeans-MIMO方案。本方案通过对多个天线对的位置估计值进行分析,选取生成的指纹特征明显而且与参考点匹配较好的天线对的位置估计值作为最终的位置估计值。本方案能够解决在定位阶段中因受定位时间限制,提取的数据包个数有限,天线对生成的指纹位置区分性不够明显,导致定位不准确的问题,即通过对天线对的选择,进一步提高定位精度。最后,本文从多个角度对定位方案进行了性能评估。实验表明,在使用单个AP的情况下,本文所提出的Kmeans-MIMO方案在两种实验场景下平均误差为1.14米和1.01米。