通过建设智慧城市的途径来推动人类生产、生活和管理方式的创新,已成为解决社会发展问题的重要措施,作为智慧城市建设中不可或缺的一员,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)的需求愈发迫切。室外定位技术以全球定位系统(Global Positioning System,GPS)全球定位系统为代表已经非常成熟,然而室内环境相比更具复杂性,GPS技术不能适用,作为替代技术的基于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)、Wi-Fi、蓝牙、超宽带等技术的室内定位方法研究如火如荼地开展。RFID技术所具有非视距、低成本和高嵌入性等优点使其成为解决室内定位问题的优选方案之一。通过对现有基于RFID技术的室内定位算法的分析,着重介绍基于信号强度指示值(Received Signal Strength Indication,RSSI)的RFID定位系统,并对现有的LANDMARC算法和VIRE算法进行介绍和研究,总结其优缺点,从以下两个方面对VIRE算法进行改进:(1)针对VIRE算法在扩充参考标签的RSSI数据集时,采用线性插值存在误差大的问题,提出采用变异函数为高斯模型的克里金插值法估计RFID标签的RSSI值的方法,算法考虑到待估计位置的属性与已知参考位置属性的相互关系,将信号的衰减性与变异性结合在一起,能更准确地估计虚拟标签数据。(2)VIRE算法中小概率位置筛选过程的阈值参数需要通过反复调整实验获得,方法较为复杂,本文提出一种自适应阈值调整策略,通过预先估计小概率位置筛选后邻近标签个数的范围,逐步调整阈值大小,使邻近标签数量保持在最佳状态,更准确地排除干扰。最后在室内环境尝试构建RFID室内定位系统,并经过对设备软件的二次开发,实现实验数据的实时提取,初步完成从数据采集、储存到数据处理、定位的整个软件系统。通过所构建的室内定位实验环境对改进算法进行实验,实验结果表明经过改进的算法降低RFID定位系统成本并且使定位精度得到提高。