蓝牙定位技术主要利用蓝牙信号的强度来确定设备的位置。结合人工智能技术，可以通过训练神经网络模型，根据蓝牙信号强度预测设备位置，提高定位精度。具体而言，神经网络模型可以学习蓝牙信号强度与设备位置之间的复杂关系，从而在接收到新的蓝牙信号强度数据时，能够准确地预测出设备的位置。

Wi-Fi定位技术有基于信号强度指纹和三角测量等方法。引入人工智能技术后，可以利用深度学习算法对大量的Wi-Fi信号强度数据进行训练，建立更准确的位置模型。在这个过程中，深度学习算法可以挖掘出信号强度与位置之间的深层次关系，从而提高定位的准确性。

RFID定位技术利用射频信号的传播特性确定标签位置。借助人工智能技术，可以对RFID信号进行智能分析，提高标签识别和位置估计的准确性。通过机器学习算法对RFID信号的特征进行提取和分析，从而更准确地识别标签和估计其位置。

无线设备定位信号的发射源如蓝牙、Wi-Fi接入点和RFID读写器等，通过发射特定频率的无线电波将位置信息编码在信号中。结合人工智能技术，可以对发射源的参数进行智能调整，以优化信号质量。可以根据环境条件和定位需求，自动调整发射源的发射功率、频率等参数。

无线信号在不同环境中的传播受障碍物遮挡、多径效应、电磁干扰等因素影响。利用人工智能算法可以对这些复杂的传播特性进行建模和预测，从而更好地应对环境变化对定位信号的影响。对于多径效应，可以通过深度学习算法区分直达信号和反射信号，从而减少多径效应的影响；对于障碍物遮挡，可以建立障碍物对信号衰减的模型，通过预测信号衰减程度来调整定位算法，提高定位的可靠性；对于电磁干扰，可以对电磁干扰进行检测和分类，采取相应的抗干扰措施，如调整信号频率或采用信号滤波技术。

多径效应使定位信号产生模糊，降低定位准确性和稳定性。人工智能技术可以通过对多径信号进行分析和处理，利用深度学习算法区分直达信号和反射信号，减少多径效应的影响。具体来说，深度学习算法可以根据信号的特征，如信号的幅度、相位等，准确地识别出直达信号和反射信号，从而在定位计算中排除反射信号的干扰，提高定位的准确性和稳定性。

障碍物遮挡导致信号强度减弱，影响定位精度。结合人工智能技术，可以建立障碍物对信号衰减的模型，通过预测信号衰减程度来调整定位算法，提高定位的可靠性。可以根据障碍物的材质、形状、距离等因素，建立相应的信号衰减模型，当检测到障碍物时，根据模型预测信号衰减程度，然后调整定位算法中的参数，如信号的接收灵敏度等，以提高定位的可靠性。

电磁干扰会使定位信号质量下降。人工智能算法可以对电磁干扰进行检测和分类，采取相应的抗干扰措施，如调整信号频率或采用信号滤波技术。通过机器学习算法对电磁干扰的特征进行提取和分析，根据分析结果对电磁干扰进行分类，然后针对不同类型的电磁干扰采取相应的措施，如对于高频干扰，可以调整信号频率，对于低频干扰，可以采用信号滤波技术。

人工智能技术可以根据环境变化和定位需求，智能调整无线设备，结合人工智能技术，可以根据环境变化和定位需求，智能调整无线设备的发射功率和接收灵敏度，以优化定位信号的强度和覆盖范围。在环境较为空旷的地方，可以适当降低发射功率，减少能源消耗，同时保持足够的信号强度和覆盖范围；在环境较为复杂，障碍物较多的地方，可以适当提高发射功率，增强信号强度，同时根据环境变化动态调整接收灵敏度，以确保能够接收到足够强度的信号。

高质量的硬件设备能更好地处理定位信号。结合人工智能技术，可以对硬件设备的性能进行监测和优化，提高信号处理能力和稳定性。可以通过传感器监测硬件设备的温度、湿度等环境参数，以及设备的运行状态，根据监测结果对设备进行优化，如调整设备的工作频率、电压等参数，以提高信号处理能力和稳定性。

人工智能算法如深度学习、强化学习等可以提高定位算法的准确性和稳定性。通过对大量定位数据的学习和训练，优化定位模型，适应不同环境下的定位需求。深度学习算法可以通过学习大量的定位数据，挖掘出定位数据中的规律和特征，从而优化定位模型，提高定位的准确性和稳定性。

利用人工智能技术可以增强定位算法对干扰的抵抗能力。通过训练抗干扰的神经网络模型，提高算法在多径效应、障碍物遮挡和电磁干扰等情况下的定位性能。具体来说，抗干扰的神经网络模型可以学习到不同干扰情况下定位算法的最优调整策略，从而在遇到干扰时，能够自动调整定位算法，提高定位性能。

结合人工智能技术，可以对天线的参数进行智能优化，如调整天线方向、增益等，以提高信号的接收与发射效率。同时，利用人工智能算法对天线的性能进行实时监测和调整，适应不同环境下的信号传输需求。在多径效应较为严重的环境中，可以通过人工智能算法调整天线方向，使天线接收的信号强度最大，同时根据环境变化动态调整天线增益，以提高信号的接收与发射效率。

在硬件设计中，选用抗干扰性能强的电子元件，并结合人工智能技术对其进行智能管理。通过监测电子元件的工作状态，及时发现并处理干扰问题，提高设备的抗干扰能力。具体来说，当电子元件受到干扰时，通过人工智能算法分析干扰的来源和性质，然后采取相应的措施，如调整电子元件的工作参数，或者更换电子元件，以提高设备的抗干扰能力。

利用人工智能技术改进定位算法，如采用深度学习算法对定位信号进行特征提取和分类，提高算法的抗干扰能力。同时，结合强化学习算法，使定位系统能够根据环境变化自动调整定位策略，增强适应性。深度学习算法可以对定位信号的特征进行提取和分类，识别出不同类型的干扰信号，然后根据强化学习算法的策略，自动调整定位策略，以增强抗干扰能力。

结合人工智能算法进行信号滤波与降噪，如利用深度学习算法对信号进行去噪处理，提高信号质量。同时，根据不同的干扰类型和环境特点，智能选择合适的具有不同的干扰类型和环境特点，智能选择合适的滤波算法，优化信号处理效果。在电磁干扰较为严重的环境中，可以选择电磁滤波算法，对信号进行滤波处理，提高信号质量。

结合人工智能技术实现多传感器融合定位。通过训练神经网络模型，对不同传感器的数据进行融合处理，提高定位的准确性和稳定性。将惯性传感器、地磁传感器、气压传感器等与无线定位信号进行融合，利用人工智能算法优化融合策略。具体来说，神经网络模型可以学习到不同传感器数据之间的关系，从而更好地融合不同传感器的数据，提高定位的准确性和稳定性。

利用人工智能技术建立动态监测与调整机制，实时监测定位信号的质量和环境变化。通过训练机器学习模型，根据监测结果智能调整信号参数，如发射功率、频率等，优化定位效果。当监测到信号质量下降时，根据机器学习模型的预测结果，调整发射功率或频率，以提高定位效果。

结合人工智能技术设计容错机制，如利用深度学习算法对定位信号的异常情况进行检测和诊断。当出现信号异常时，自动启动容错机制，采取相应的恢复措施，保证定位系统的可靠性。当检测到信号中断时，根据深度学习算法的预测结果，启动备用信号源或者调整定位算法，以保证定位系统的可靠性。

为验证结合人工智能技术的无线设备定位信号健壮性设计策略的有效性，搭建了一个复杂的实验环境。包括不同类型的障碍物、电磁干扰源以及多种无线设备，如蓝牙信标、Wi-Fi接入点、RFID读写器等。同时，引入人工智能算法的处理模块，模拟实际应用中的智能定位系统。具体来说，实验环境中设置了不同材质的障碍物，如金属、塑料、木材等，以及不同频率的电磁干扰源，如高频干扰源、低频干扰源等，同时放置了多种无线设备在不同位置，如 图1 所示。

选取不同类型的无线设备和应用场景进行测试，如室内定位、室外定位、物流跟踪等。在每个测试场景中，分别采用传统定位方法和结合人工智能技术的定位方法，测量定位信号的强度、准确性和稳定性等指标。在室内定位场景中，选择在教室、设备存储等不同房间进行测试，如 图1 和 图2 所示，在室外定位场景中，选择在空旷的农田进行测试，如 图3 所示。

通过实验测量，每个场景选取50个测试点，每个测试点测量10次。不结合人工智能技术的设计策略显著提高了定位信号的强度和稳定性。利用深度学习算法进行信号处理和定位优化后，信号强度明显

增强，稳定性也得到了大幅提升。具体来说，在实验环境中，当采用传统定位方法时，信号强度较弱，稳定性较差，而当采用结合人工智能技术的设计策略时，信号强度明显增强，稳定性也得到提高。

实验结果如 表1 所示，结合人工智能技术的定位方法在定位准确性方面表现更优。特别是在复杂环境下，多传感器融合与人工智能算法的结合，大大提高了定位的准确性。在教室内电脑桌椅、设备储藏室金属置物架等有金属障碍物的环境中，传统定位方法的定位误差较大，而采用结合人工智能技术的定位方法，定位误差明显降低，定位准确性得到了明显提高。

对实验结果进行分析，验证了结合人工智能技术的各种设计策略的有效性。优化天线设计结合人工智能技术，提高了信号的接收与发射效率；选用抗干扰性能强的电子元件并利用AI技术进行管理，增强了设备的抗干扰能力。改进定位算法、采用信号滤波与降噪技术以及多传感器融合定位结合人工智能技术，显著提高了定位的准确性和稳定性。

尽管结合人工智能技术的设计策略取得了较好的效果，但仍存在一些问题。人工智能算法的计算复杂度较高，需要进一步优化算法以降低计算成本；在一些极端环境下，人工智能算法的性能还有待提高。针对这些问题，提出改进方向，如研究更高效的人工智能算法、加强对极端环境下算法性能的优化等。