针对基于高细粒度信道状态信息(channel　state　information,CSI)的室内定位指纹数据冗余大、解析复杂的问题,提出一种基于堆叠稀疏自动编码器和支持向量机(support　vector　machine,SVM)的CSI室内定位方法.该方法首先融合物理层信道信息的幅值与相位数据,利用堆叠稀疏自动编码器在非线性指纹特征空间提取深层定位特征;然后,生成稀疏特征指纹,通过支持向量分类器完成目标位置确定.稀疏特征指纹的应用将CSI指纹库体积缩小约92.6％,同时,实验结果证明该方法可在视距与非视距传播路径混合的复杂室内环境下达到1.205　m的平均定位误差,较其他定位方法有明显的定位精度提升.