一种基于三维深度残差神经网络的室内无线定位方法,涉及无线通信技术和机器学习技术。该方法包括如下步骤:步骤1,在离线阶段构建室内无线信道状态信息(Channel State Information,CSI)地图;步骤2,建立三维深度残差神经网络模型;步骤3,基于三维深度残差神经网络模型进行在线的室内无线定位。由于室内不同位置坐标点处对应的CSI信息在时间、空间、频率三个维度上都有不同的特征,因此本方法利用三维深度残差神经网络提取出CSI特征可以有效提高室内无线定位的精度,对噪声具有较好的鲁棒性。此外,本方法将深度学习与统计信号处理理论相结合,具有较好的室内定位性能。