了解一個人在哪里很重要。如果知道一個人的位置，就能更好地為他或者和他一起做些事情。這就是基于位置的Wi-Fi服務（也就是LBS）的基本概念。

隨著蘋果收購WiFiSLAM，谷歌逐漸增加對谷歌地圖室內定位的支持，以及微軟對Bing的室內地圖功能的拓展，近期，室內定位技術已引起移動領域的諸多關注。

通過了解客戶所在的位置，企業可以幫助客戶到達目的地，提供更好的網絡體驗，使用來自客戶位置的數據提升其體驗，同時講述沿途風情。隨著智能Wi-Fi解決了Wi-Fi基礎設施所涉及的容量、可靠性和性能問題，企業及運營商在向客戶與顧客提供LBS服務方面表現出了極大的熱情。

使用各種方法實現Wi-Fi定位

將Wi-Fi定位看作室內GPS。由于路徑繁多和信號室內阻斷等原因造成GPS無法使用時，可使用基于Wi-Fi的定位系統。在過去的幾年里，雖然Wi-Fi協議的基礎沒有發生很大改變，但是Wi-Fi定位服務卻早已發生了天翻地覆的變化。如今全球各地幾乎每個人都有多個支持Wi-Fi的設備——口袋里、腰上、手中、桌子上——從零售業和酒店到醫療和教育的企業都有望賺大錢。隨著這一轉變，改進精度的新技術正在興起，用戶行為和期望也在改變，新位置服務模式正在構建中。

今天，Wi-Fi支持多種定位方法，但信號強度定位（使用多個信號測量定位）及射頻指紋識別技術(收集現場的射頻數據進行信號測量并定位)方法最為普遍。定位的初衷在于資產追蹤或客戶端以及非法AP的定位。
實時定位服務(RTLS)

實時定位服務（RTLS）標簽通常被稱為資產標簽，用于追蹤并監視物體，例如海運集裝箱、醫療資產甚至是標簽攜帶人。標簽定期收集AP信號數據，匯報給網絡端服務器，使用RSSI定位和/或前面的射頻指紋識別技術（定期校準）來計算并追蹤。服務器在地圖上顯示標簽位置或使用地理圍欄概念引起警報。雖然覆蓋現有的Wi-Fi基礎設施相對容易，但是資產追蹤解決方案需要網絡端服務器支持，它在最近幾年并沒有經歷什么太大的變化。

移動應用程序

作為第二選擇,專注于GPS無法精確定位的室內Wi-Fi的移動設備應用勢頭強勁。如同相互關聯的移動生態系統中的其他事務一樣，手機應用程序非常有吸引力，從某種意義上講，幾乎涉及到每個行業，每個用戶。

移動定位應用程序的重大缺陷就是蘋果臭名昭著的有限Wi-Fi API接入，開發者無法轉換成RSSI公制。鑒于此，客戶端定位處理存在重大挑戰，網絡端傳感器與引擎對于RSSI計算是非常必要的。客戶端數據引擎還存在電池壽命的問題。沒有iOS的支持，任何移動應用程序只能限制在有限的用戶群或設備集，沒有人愿意構建排除了蘋果的以客戶、訪客或用戶為核心的應用程序。混亂隨之而來。

然而，一些企業在重組客戶端方法的同時，專業移動公司也在重新考慮使用機器學習技術進行室內定位的算法。一些企業認為設備定位是復雜的“DNA鏈”，而使用RSSI指紋識別技術、RSSI三邊測量技術和/或TDoA可提供初始的位置信息；然后，通過比較后續射頻指紋技術（用戶在什么地方移動？）及慣性電話傳感器（陀螺儀、加速計、指南針），可進行精確定位，精確到2-3 米。如果這種技術還不夠好，可加入其它機制以提高可靠性；例如，也可以使用地圖處理技術來提高準確度，排除地圖上不可能的路徑，也就是所謂的差錯消隱。但是需要再次強調，基于移動應用程序方法的缺陷之一是并不是所有的移動設備都具有相同的能力，因此，很難為所有設備類型(iOS, Android, Windows等)構建一個包羅萬象的移動應用程序服務。

Wi-Fi信號定位與射頻指紋識別技術

RSSI定位與射頻指紋識別技術可提供合理的精度，介于室內或通道間。在沒有其他技術（勵磁機、阻塞點、外部系統，如視頻系統）的協助下，可達到的最佳狀態是3-10米的誤差。

對于RSSI三邊測量技術，關鍵問題是射頻信號強度改變很大，造成測量不準。每個測量最少需要3個信號源，但是隨著客戶與AP間射頻衰減的不同（由于墻壁、門、窗、電梯等），RSSI與距離的相關性有些不可靠，從而降低了精度。

射頻指紋識別技術也遭遇了同樣的射頻變化問題。如果從一個單獨的位置提取5個指紋，那么每次指紋都看起來不同。此外，射頻環境也在日積月累中改變，一次今天提取的射頻指紋可能不適用于將來。校準或指紋識別將總是反反復復進行。
到達時差(TDOA)