伴随着智慧城市的不断推进和物联网技术的蓬勃发展，对室内获取位置信息的需求越来越多，要求也越来越高，如今作为物联网核心技术之一的射频识别(RFID)技术成为研究室内定位技术的热门切入点。基于RFID的室内定位技术的优点在于其定位过程中非视距、非接触、低功耗且定位精度较高，但在较复杂的室内环境下，阅读器接收标签的信号强度(RSSI)的过程容易受到多径效应和周围环境噪声的影响，所以研究如何基于RFID技术获得更优秀的定位结果颇有意义。本文主要针对基于RFID室内定位算法进行了研究。主要研究内容如下:　　首先，了解了国内外定位技术的背景和发展，分析了各个定位技术的优缺点和应用场景。介绍了RFID系统结构、工作原理以及其定位技术的分类，推导了无源超高频(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，详细介绍了经典的LANDMARC定位算法的原理以及优缺点，仿真实验分析了阅读器数量、参考标签密度以及待定位标签处于设定区域的不同位置等因素对LANDMARC算法性能的影响。针对LANDMARC算法在实际应用中存在的中心区域参考标签部署限制问题，提出一种RSSI测距定位法与改进LANDMARC算法相结合的定位算法，即在设定的中心区域内不布置参考标签，而在靠边缘区域以三角形的方式布置参考标签，实验结果表明，相较于LANDMARC方法，所提出的方法在保证定位精度的基础上，参考标签数量和算法运行时间分别减少了17.9％和18.3％，同时为中心区域参考标签部署的应用场景提供了解决方案。　　最后，针对传统RFID室内定位方法易受多径效应和环境噪声影响的问题，结合无源UHF RFID系统链路预算模型，提出一种基于分段RTS平滑算法的RFID室内定位跟踪方法。在RTS平滑算法的前向滤波阶段采用无迹卡尔曼滤波(UKF)的方法，以解决RFID室内定位跟踪存在的非线性问题，同时对目标的运动过程采取分段平滑处理，以满足定位精度与实时性需求。仿真从空旷环境、多径效应以及不同标签贴附物等情况下比较分段UKF-RTS算法与其他算法的定位效果，结果表明分段UKF-RTS算法在室内定位的应用中，具有较好的定位精度和实时性，还具有较好的抗干扰能力。