人类室内活动的密集化和室内上网需求的日益攀升,早已推动了室内无线网络的发展。得益于室内无线网络成熟部署的天然优势,目前基于Wi Fi的室内定位技术具有重要的研究价值。针对传统的多链路定位技术需要部署过多设备的问题,并考虑到在单链路情况下因某些参数的可估计性差而导致定位精度低的事实。本文开展基于Wi Fi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的定位研究,旨在只使用两条链路,利用对移动目标的到达角(Angle of Arrival,Ao A)和菲涅尔反射距离的联合测量,实现对移动目标的定位。本文的具体研究内容如下:首先,本文研究了CSI在频域各子载波上的频率分集特性,借助对子载波对之间的菲涅尔相位差的理论分析,建立了菲涅尔相位差和目标菲涅尔反射距离之间的线性关系,实现了对菲涅尔反射距离的测量。算法的仿真结果证明了其有效性,同时在真实环境中的实际测试结果表明,利用CSI的频率分集能够实现对移动目标菲涅尔反射距离的测量,并且能实现基于双链路距离测量的目标定位。其次,在研究菲涅尔反射距离定位算法的基础上,为了解决当前算法在目标朝着某些方向运动时定位误差大的问题,研究了无源目标信道参数估计算法,希望通过信道参数的辅助,实现更普适性的定位算法设计。研究的问题涵盖:对多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法实现移动目标多普勒频偏估计的可行性分析,联合多普勒和Ao A实现超分辨估计模型的建立,在相位误差补偿和强干扰抑制的基础上使用二维空间平滑的MUSIC算法估计信道参数,利用拓展的维特比算法从信道参数集合中匹配与移动目标关联的参数。然后利用多普勒修正后的菲涅尔反射距离结合Ao A估计实现对目标的高精度定位。最后,在真实环境中搭建实验平台对算法进行验证。实验结果表明,本文设计的双链路定位算法在67%置信度时,可以达到1.0米的反射距离估计误差,12度的Ao A估计误差,以及1.74米的定位误差,算法能够满足室内场景的定位需求。