随着无线技术的迅猛发展,室内定位技术受到了人们的大量关注。在室内环境如办公室、医院、商店、工厂等,全球定位系统等设备很难有理想的定位精度。而红外线、WIFI、蓝牙等传统定位技术因其系统复杂、设备昂贵、定位精度较差而难以获得广泛应用。而射频识别技术(RFID)以其成本低廉、非接触、非视距、恶劣环境中运行稳定等优点成为了本世纪最有前途的技术之一。然而,室内定位环境多径效应明显、噪声干扰较大。如何在这类环境中获得高精度的定位效果,设计一种有效、稳定、精度尚可的定位算法就显得尤为重要。本文在研究RFID的基础上,简要介绍了几种经典算法的核心思想,分析了这些算法的优缺点。在几种定位算法中,基于LANDMARC系统思想的算法和单纯依靠信号强度值或相位差的卡尔曼滤波算法受到广泛的重视。单纯的依靠传感器进行定位往往稳定性差,且精度并不理想,针对这个问题本文采用了基于改进的BVIRE算法为核心的自适应卡尔曼滤波算法对室内环境下的RFID定位问题开展了研究。传统的BVIRE算法在实验环境中因不可控因素过多,极易导致地图建立不完整而使得算法发散。在本算法中,利用自适应卡尔曼进行位置的估计,克服了此缺点。其次,对室内环境中BVIRE算法由于环境的适应性不强,定位的结果波动剧烈,通过本文对数据的预处理也得到了理想的定位效果。最后,搭建了基于RFID的室内定位实验平台,利用所搭建的实验平台对算法进行了验证。仿真和实验研究表明了改进的算法使室内定位精度明显提升、定位系统的鲁棒性显著增强。同时,通过对实验环境的布局、标签摆放方式、天线和阅读器等参数配置,获得了理想的室内定位精度。