随着物联网的发展,射频识别技术(RFID,radio frequency identification)具有功耗低、操作距离长、非接触、体积小、适应复杂环境等优势,在众多室内定位技术中处于优势地位。然而目前对RFID定位技术的研究大多作用于二维平面上,随着需求的与日俱增,对RFID三维空间的技术研究刻不容缓。因此,本文从环境后向散射技术和无线信号传播模型两个方面出发,改进3D-LANDMARC定位技术,提高室内定位系统的精度,使其应用于更多室内复杂环境中。首先,为了实现环境后向散射信号的检测,本文提出了2种检测方案。首先通过对Wi-Fi后向散射信号的建模和分析,利用信道状态信息从而实现检测功能;为了提高检测阈值的质量,提出了在Wi-Fi阅读器上采用多个接收Wi-Fi信号的天线的改进检测方案从而进一步提高检测性能。仿真实验结果表明,提出的2种检测方案不仅能够增大了检测距离,实现对Wi-Fi环境后向散射信号的有效检测,与此同时还提高了Wi-Fi阅读器检测接收的信号强度值(Received Signal Strength Indication,RSSI)的稳定性,为无线信号传播模型优化奠定了基础。其次,引入基于自适应步长的萤火虫算法(Adaptive Step Glowworm Swarm Optimization,ASGSO)优化BP神经网络的无线信道建模方法,采用具备较好数据拟合性能的BP神经网络来构建无线信号在当前室内环境下进行传输的路径损耗模型,以提高估计信号传输距离的准确性;利用得到的模型和阅读器接收到的RSSI值得到距离,并将距离用于LANDMARC室内定位系统,最后用Matlab平台搭建模型进行仿真验证。实验效果显示本文提出的算法,其定位性能有显著改善,满足预期要求。最后,将后向散射检测技术应用于3D-LANDMARC中,将其与ASGSO-BP无线信道建模方法共同优化LANDMARC算法,并进行仿真实验,通过在Matlab环境下的仿真实验可以看出本文提出的改进算法相对于传统定位系统定位精度与稳定性都有所改善,具有一定的应用价值。