在室內定位技術中，按照數據傳輸的載體分為WIFI、藍牙、UWB、RFID等室內定位方式，按照其定位原理有指紋定位法、有鄰近探測法、多邊定位法、和航位推算法等。每種原理都會選擇自己的觀測量來進行室內定位解算。
目前大量商用的比較多的室內定位算法是環境指紋定位算法、信號強度法和飛行時間法。
（一）環境指紋定位算法
指紋定位算法，是基于室內環境復雜度，信號反射折射所形成的在不同位置形成的不同的信號強度信息而提出的一套室內定位算法。
環境指紋定位算法核心是建立環境特征數據指紋庫。
（二）信號強度法
對于信號的空間傳輸建立數學模型，找到距離與信號強度的對應關系，利用多邊定位法解算出坐標。
（三）飛行時間定位算法（信號傳播時間）
飛行時間定位算法常見于UWB定位系統中，利用UWB信號飛行的時間換算成精準的距離，然后利用三邊定位解算成空間坐標。較常見定位方式是TWR，TOA，TDOA。
當室內定位還停留在“知道大概在哪”的階段時，一場由 UWB下行定位引發的技術躍遷正在發生：從米級模糊感知走向厘米級精準導航，從設備依賴走向“手機即終端”的全面重構。更關鍵的是，這一次，蘋果與安卓的生態壁壘被真正打通，室內空間導航的能力邊界正
你有沒有遇到過這些情況？——在商場里——明明就在某個品牌附近，卻怎么都找不到門店入口？在地下停車場——車停好了，但回來時卻“迷路”，反復繞路？在醫院里——拿著掛號單，卻不知道目標診室往哪邊？為什么在室外可以“打開地圖就能走”，而一進入室內就“失去方向感”？室內空間，真的不能像室外一樣實現精準導航嗎？
在商場、機場、醫院、會展中心、博物館等復雜室內空間中，你是否遇到過：找不到車位、找不到商鋪、找不到科室、找不到登機口？同時，場地方也面臨：客流難以監測、動線優化困難、服務響應慢、商業轉化缺少數據支撐等問題...隨著手機 UWB 能力逐步成熟