如今,5G移动通信网络的大规模商用部署,无线定位技术已成为基于位置服务的关键技术,广泛应用于定位导航、紧急救援、智能家庭、医疗健康、安防监控等多个领域。由于室内环境复杂多变、干扰源过多、以及多径效应等因素的影响,室内定位技术在实际应用中面临着诸多问题与挑战:传统的室内定位系统需要专用设备,部署和维护成本非常高昂;多数室内定位方法需要环境先验信息而无法适应环境变化;最常采用的信号接收强度(Received Signal Strength,RSS)定位方法,定位精度难以满足室内位置服务的需求等。针对上述主要问题,本文研究基于WiFi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的室内定位跟踪技术,提出了普适的、低成本、高精度的被动定位跟踪和3D定位方法,主要研究内容与创新工作如下:首先,针对现有被动定位算法需要依赖环境先验信息,提出了基于AOA-TOA联合估计的被动定位跟踪方法,实现了普适的高精度室内被动定位跟踪。由于通用WiFi设备天线个数稀少,难以准确获取多径信号的AOA估计,该方法充分利用CSI多天线间和多子载波间的相位差进行空间平滑处理,采用二维MUSIC算法实现多径信号的AOA-TOA联合估计,提升了复杂多径信号的分辨率;然后,深入分析环境静态路径和目标动态路径的统计特征,采用背景消除算法过滤掉环境静态路径,根据目标动态路径的最大似然准则,准确提取目标直达路径的AOA估计,采用粒子滤波算法实现目标的被动定位跟踪,有效提高了目标位置估计的精度。其次,针对复杂多径环境下RSS被动定位跟踪精度受限的问题,提出了基于目标速度估计的被动定位跟踪方法,实现了低成本、高精度的室内被动定位跟踪。深度挖掘复杂多径信号的传输特征,在嘈杂的CSI测量中提取目标路径的相位偏移,提高了室内定位跟踪算法的鲁棒性;然后,联合目标路径信号时域和空间域的相位差,利用目标路径的空间稀疏性,提出了采用二维稀疏重构算法获取目标路径的多普勒速度和AOA联合估计,根据菲涅尔区的几何模型,实现细颗粒度的目标运动速度估计,进一步提高了目标被动定位跟踪的精度。最后,针对传统的3D定位技术成本过高和普适性差的问题,提出了基于WiFi信道状态信息的3D定位方法,基于二维AOA估计提出了一种全新的3D无线定位机理。与二维平面定位不同,3D定位不仅可以提供位置信息,还含有空间信息,由于无线技术相对难以准确获取空间信息,该方法利用AOA估计固有的空间特性,实现了高性价比的3D定位。借助通用的WiFi设备设计了 L型天线阵列,将复杂的二维AOA估计转化为基于均匀线性阵列的普通AOA估计,有效降低了硬件成本和计算复杂度;然后,通过奇异值分解抑制信号噪声得到CSI子空间,采用基于子空间稀疏重构算法,实现了高精度的二维AOA估计和高分辨率的多径信号检测;利用空间三角测量定位法,实现了复杂环境下亚米级、低成本、高性能的3D定位。综上所述,本文基于WiFi信道状态信息提出了一系列普适的、低成本、高精度室内被动定位跟踪方法,为实现无处不在的高质量位置服务提供了有效的解决方案。