近几年来,人们对车辆的需求日益增大,车联网及其相关研究开始被广泛关注。其中,移动定位系统是车联网应用的重要组成部分,GPS定位系统的发展与普及充实了车联网的移动定位部分,但同时也对未来发展提出了更高的要求。时频分析方法是近年新兴的一种信号分析方法,在移动定位系统的信号处理方面,为了提高接收端的抗干扰能力,人们开始尝试使用时频分析方法作为滤波方法,并在理论研究方面有了一定的发展。因此,论文重点研究时频分析方法在移动领域的精准定位及相关应用。本文在射频识别定位的基础上,引用时频分析的方法对车辆定位提出了一种解决方法:使用基于接收信号强度(RSSI)的射频识别(RFID)定位方法作为GPS定位的补充手段,同时以时频二维分布代替原有的收发端滤波器,实现在时频域对接收信号的二维滤波,提高车辆定位系统的定位精度与抗噪声能力。同时,针对已有时频分布的交叉项干扰问题,使用Renyi熵测度进行优化,并讨论给出了一种Cohen类时频分布的核函数,通过与原有核函数性能的仿真对比发现,优化核函数的抗交叉项干扰能力优于原有核函数。最后,论文给出了基于优化核函数的系统设计并进行了实地测试,采用时频分析方法对移动目标进行基于RSSI的RFID测距。由测试结果可以看出,在信号发射天线与目标相距50m之内时,测距误差不大于5m;在发射天线与目标相距100米之内,测距误差不大于8m,符合实际系统需求。