位置信息在物联网领域中正发挥着越来越大的作用,作为支撑物联网的关键技术之一,射频识别(RFID)技术通过射频通信实现对目标的识别和管理,研究如何使用RFID技术获取目标的位置信息具有很好的应用前景。目前RFID室内定位主要根据阅读器读取标签的信号强度(RSSI)展开,然而环境噪声和多径效应会影响RFID的定位性能,因此研究基于RSSI的RFID室内定位方法十分重要。首先,介绍了RFID的体系结构,工作原理,结合标签雷达差分反向散射功率与弗里斯传输方程,推导了自由空间下无源超高频(UHF)RFID系统链路模型,并给出了实际应用下的模型公式,理论分析了标签密集环境下的互耦效应,反射情形下的多径效应,以及标签贴附物对RFID系统链路的影响。其次,针对在RFID室内定位中使用参考标签法存在的小样本问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR)的RFID室内定位方法。在MATLAB环境下,对比经典的LANDMARC方法,测试了基于支持向量回归机的定位算法性能,以及互耦效应、多径效应对该算法定位结果的影响。结果表明:相较于LANDMARC方法,所提出方法在不增加参考标签数量的情况下定位精度至少提高了25.2%。最后,针对小尺度衰落、标签贴附物等影响因素导致无源UHF RFID定位跟踪精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的强跟踪Rauch-Tung-Striebel平滑算法(STCKF-RTS)。在传统强跟踪滤波理论基础上,采用三阶容积准则替代雅各比矩阵的求解,继承了强鲁棒性的同时提高了算法处理非线性系统的能力;融入RTS后向平滑理论提高了算法的精度。在开阔的室内环境下测试了小尺度衰落、同频干扰、标签贴附物三种因素下的算法性能,实验结果表明,在这三种因素影响下,对比其它跟踪算法,本文提出的算法精度分别提高了至少24.1%,7.1%,7.6%。