随着物联网和移动通信技术的快速发展,人们对无线定位技术的需求越来越热切。研究统计表明,人类生活在室内的时间大约是一生的70%到90%,因此针对室内环境的定位技术备受研究人员的关注。由于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)具有强穿透性、大数据容量和快速识别等优势,其在室内定位的应用中发挥着举足轻重的作用。本文研究了在多径效应和高斯白噪声影响下的无源超高频(Ultra High Frequency,UHF)RFID定位系统信道模型。在此基础上,利用信道中获取的相位信息来搭建阅读器和标签之间的测距模型,即到达相位差(Phase Difference of Arrival,PDOA)法,仿真和实验结果表明测距误差服从高斯分布。利用PDOA法的测距模型,本文提出了基于非度量多维标度(Non-metric Multidimensional Scaling,NMDS)的多目标协同定位算法和基于聚类——NMDS的多目标定位算法。基于NMDS的多目标协同定位算法利用在多径环境下拟合的PDOA法测距误差建立测距模型,再将RFID阅读器和无源UHF标签之间的距离信息与非度量多维标度算法结合,实现多个目标的同时定位。但是在大量标签的定位过程中,该算法的定位时间过长,很难达到实时定位的效果,基于聚类——NMDS的多目标定位算法可以解决这个问题。首先,通过K-means算法对室内大量目标标签进行聚类,接着采用多目标协同定位算法分别估计各簇类中目标标签的位置。仿真实验表明,基于聚类——NMDS的多目标定位算法在定位耗时和定位精度方面均具有一定优势。