射频识别技术(RFID)是20世纪90年代开始兴起的一种自动识别技术,其中的盲信号处理技术是近几年来射频识别技术领域的研究热点。本文主要研究了盲信号分离、盲均衡及盲多用户检测技术。盲信号处理技术是在对源信号和传输通道未知的情况下,仅从接收到的混合信号中提取或恢复出原始信号的一种信号处理方法。盲信号处理技术涉及到人工神经网络、统计信号处理、优化信息理论等领域,近年来受到国内外科研机构的广泛重视。本文通过分析标签与读写器的通信过程,指出多个标签信号与单个读写器通信时,标签信号之间存在信号混叠的问题。针对RFID系统存在的混合信号难以分离的问题,本文提出了独立分量分析(ICA)算法。为验证ICA算法对混合标签信号的分离的有效性,本文在matlab仿真平台上进行了仿真实验,仿真结果显示经ICA盲信号分离算法分离得出的信号与源信号的相对误差很小,表明ICA算法能成功地实现对混合标签信号的分离。本文还对实验存在的不确定性进行了研究,结论表明信号幅度的不确定性对携带关键信息的分离的标签调制信号的影响是可以接受的。仿真结果对多协议的读写器的研究具有一定的借鉴意义,也可作为一种新的标签碰撞问题的解决方法。由于标签与读写器之间的通信方式是无接触的,标签与读写器通信时会受到其他标签信号的干扰,因此,RFID系统存在的信道均衡及码间干扰问题和读写器接收信号的多址干扰问题。针对信道的码间干扰问题,本文提出了恒模(CMA)盲均衡算法,并对该算法进行了matlab仿真。由MSE, ISI和误码率曲线图可以看出,算法收敛后的误码率较小,减少了标签间的码间干扰,达到了均衡信道的目的。多址干扰是码分多址技术的一个难题,本文对传统的恒模盲多用户检测算法进行改进,提出了基于LS-CMA盲多用户检测算法的信号处理方法。对这种信号处理方法进行matlab仿真及误码率的分析,结果表明这种改进型的信号处理方法较传统的信号处理方法收敛的速度更快,收敛曲线更平稳,误码率更低,具有更强的实用性。