一种基于CSI与时域融合算法的指纹定位方法，在离线阶段以各个参考点获取的CSI的幅度信息对基于时隙指纹的定位网络(SLN)和时域位置融合网络(FN)组成的复合网络进行两步式训练；在在线测试阶段，将实时采集到的CSI信息输入训练后的网络并得出预测位置。本发明以LTE网络的CSI作为更细粒度的指纹，通过基于深度学习的两阶段处理的时域融合算法捕捉CSI指纹的时间波动性和相关性，将CSI指纹的时间相关性考虑到定位系统中，具有更高的精确度、更好的系统鲁棒性且在线测试速度更快。