图书定位功能在大规模图书典藏管理中起着至关重要的作用,尤其在图书发生错架摆放的情况下。传统图书定位方法一方面人力成本高昂,效率低下,另一方面需要对图书馆进行大规模改造,部署复杂。面对该现状,近年有研究人员提出一种先进的图书定位方法,将RFID与移动机器人技术相结合,移动机器人代替人力进行沿书架扫描,RFID用于定位图书。然而他们大多数使用超高频RFID技术定位图书,无法适用于已经部署高频RFID系统的图书馆,少数基于高频RFID技术的定位方案一方面无法大规模部署,另一方面将焦点聚集于机器人精准定位并非图书精准定位。因此如何利用高频RFID技术精准定位图书亟待解决。本文将高频RFID技术与移动机器人技术相结合用于定位图书,使用高频RFID技术定位图书的最大挑战在于现有商用高频RFID阅读器无法获取具有细粒度测量分辨率的RF相位信息,而这正是超高频RFID技术中实现图书精准定位的关键所在。本文为克服这一挑战,特别提出一种两阶段移动定位框架。以标签与阅读器天线间的距离差异对标签能量获取的影响为关键点,通过分析提取RFID数据中的特征,实现高精准的图书定位。本文主要研究内容与贡献总结如下:(1)针对基于高频RFID的图书定位问题,提出两阶段移动定位框架:层级定位阶段和层内排序阶段。层级定位的结果用于确定图书所在书架和层,层内排序的结果用于确定图书在层内的排序编号,实现精确定位图书位置的同时便于读者用户查找图书。(2)针对层级定位阶段,以阅读器天线沿书架进行扫描时不同层内的标签与阅读器天线之间距离的固有差异性对标签能量获取的影响作为出发点,提出一种基于标签读取频次与RSSI均值的模糊推理层级定位模型,实现精准预测图书所在的书架和层号。(3)针对层内排序阶段,提出了基于标签读取频次和RSSI的一维贝叶斯推理层内排序模型。通过将书架的一层看作X-轴,层内的图书(标签)看作X-轴上的点,利用一维贝叶斯推理模型预测每一个点在X-轴上的坐标值,然后根据坐标值大小进行排序,实现高精准的图书层内排序。(4)基于定制化移动平台及商用高频RFID设备,设计与实现高频RFID移动扫描图书定位系统。多维度大量实验结果显示,上述模型的图书层级定位准确率高达97%,层内排序准确率超达到90%,定位绝对误差中值为3.2 cm。