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LoRa通信距离远、抗衰变能力强，因此，LoRaWAN终端设备的定位问题一直备受学者关注。根据已有的实现方法，相关工作可以划分为根据接收信号强度指示(RSSI,received signal strength indication)指纹定位，在路径损失模型的基础上进行定位，并基于到达时差(TDoA,time difference of arrival)。
1、根据信号强度来确定指纹的位置。
接收机的强度表明了信号在接收端的强度。使用LoRaWAN，用户可以在网关上读入不同终端设备的RSSI。这种方法把关于终端设备的RSSI测量值和RSSI预先在已知位置采集到的RSSI数据(位置指纹)相匹配，从而决定在运行时终端设备的位置。已有的研究普遍采用机器学习算法来实现K-近邻、SVM、高斯过程等位置指纹匹配。该方法在同属于LPWAN的Sigfox平台上进行了试验，实验结果表明，该方法在城市范围内平均误差为400m。已有文献的定位误差为几十米。但是，这种方法有一个共同的问题，就是要提前测量几乎所有的目标位置，而且实际部署费用很高。
2、定位路径损耗模型。
在空间传播过程中，电磁波将产生功率损失，传播距离与损耗功率之间存在一定关系，学术界已建立了多种用于描述这一关系的路径损耗模型。利用路径损耗模型，反推出传播路径长度，可根据路径损耗功率、发射功率和接收功率的差值，实现目标定位。目前，国内外的文献中提出了降低RSSI测量中高斯噪声和非高斯噪声位置误差的方法。对于6~8个室外基站，该方法的平均定位误差可达数十米。该方法的平均定位误差在10米至几百米范围内波动较大。城市、森林、草地等不同的地表覆盖方式对无线信号的传播有不同的影响。本文针对这一问题进行了研究，提出利用卫星图像识别信号传播路径上土地覆盖类型的方法，以不同土地覆盖方式进行信号匹配。试验表明，该方法对近23万平方米城区的定位误差中值为47.1m。
因此，在室外环境下，基于RSSI和路损模型对LoRa终端设备进行定位精度通常为几十米，且受终端与基台距离长度的影响。对室内环境而言，由于周围墙壁的反射和障碍物的衰减，增加了建模的难度，而之前在半室外环境中，几百米高的位置误差也反映出这个问题。
3、根据到达时间差定位。
而到达时差是一种利用检测到两个基站的时间差来确定目标位置的方法。有些研究已经开始尝试用TDoA来定位LoRaWAN终端设备，所有的研究都是利用LoRaWAN网关给出的帧到达时间戳，并将TDoA作为信号到达网关的时间戳。但是，信号真正到达网关的时间戳并不等于网关给应用层的时间戳。而且，微秒级精度的时间戳不能支持精确的测距和定位，通常的定位误差通常在几十米到几百米之间。根据TDoA原理，设计了LoRa反散射装置，实现了米级精度的三维定位。但是，这种方法要求定制的无线散射仪终端设备不能直接应用于已有的LoRaWAN终端和网络。
