如果你的智能手机连接上了某个wi-fi热点，那么就可以调用数据库中附近所有热点的地理位置信息，而服务器会参考每个热点的信号强弱计算出设备的大致地理位置。
一、wifi定位的原理
1.每一个无线ap都有一个全球唯一的mac地址，并且一般来说无线ap在一段时间内是不会移动的。
2.设备在开启wi-fi的情况下，即可扫描并收集周围的ap信号，无论是否加密，是否已连接，甚至信号强度不足以显示在无线信号列表中，都可以获取到ap广播出来的mac地址。
3.设备将这些能够标示ap的数据发送到位置服务器，服务器检索出每一个ap的地理位置，并结合每个信号的强弱程度，计算出设备的地理位置并返回到用户设备。
4.位置服务商要不断更新、补充自己的数据库，以保证数据的准确性，毕竟无线ap不像基站塔那样基本100%不会移动。
现在的wifi定位方法基本上可以分为两大类
1.基于rssi
在智能手机上，可以通过系统sdk获取到周围各个ap（access point）发送的信号强度rssi及ap地址，利用rssi来定位目前看来是最可行的方法，因此下面着重介绍，基于rssi定位主要有两个算法:三角定位算法，指纹算法。
三角定位:
如果我们已经知道了这些ap的位置，我们可以利用信号衰减模型估算出移动设备距离各个ap的距离，然后根据智能机到周围ap距离画圆，其交点就是该设备的位置。很容易发现，三角定位算法需要我们提前知道ap的位置，因此对于环境变化较快的场合不适合使用。
指纹算法
指纹算法类似于机器学习算法，分为两个阶段:
离线训练阶段
将需要室内定位区域划分网格，建立采样点（间距1~2m）
使用wifi接受设备逐个采样点采样，记录该点位置、所获取的rssi及ap地址。
对采样数据进行处理（滤波、均值等）
在线定位阶段
用户持移动设备在定位区域移动，实时获取当前rssi及ap地址，将该信息上传到服务器进行匹配（匹配算法有nn、knn、神经网络等） 得到估算位置。
匹配算法有nn、knn、神经网络等。
比较：
指纹算法相比较三角定位算法精度更高。
三角定位算法需要提前知道所有ap的位置
指纹算法需要提前绘制一幅信号map。
2. 不基于rssi
toa（time ofarrival）
tdoa（time difference of arrival）
aoa（angle of arrival）
但是这些值的获取需要特殊的wifi模块，在智能机上无法获取，因此这类方法无法使用。
wifi定位的优缺点
优点：①定位精度较高，wifi密集人流多的地方相当精确；②速度快；③周围的wifi即使连接不上也能定位。
缺点：①wifi依赖！没有打开wifi就不能定位；②必须处于联网状态；③密集部署；④需要打眼走线，部分环境施工较为困难。
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