随着面向服务概念的提出,目标物体的位置信息对于系统应用越来越重要。尤其在仓储物流环境中,物品的实时位置信息对于物品的监控和管理起着十分重要的作用。目前应用最普遍的位置追踪系统是美国的GPS(Global Positioning System,GPS)系统。然而由于GPS信号的穿透能力弱,避障能力差,使得其无法应用于室内环境中,室内定位作为室外定位的最后一公里发展相对滞后。现有的室内定位方案主要有基于红外技术的定位、基于无线局域网的定位、基于超声波技术的定位、基于蓝牙技术的定位和基于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的定位等。射频识别技术具有非视距、多目标、时延短、无接触、成本低廉等诸多优点,因而被广泛应用于解决室内定位难题。本文结合国内某大型仓储的实际需求,深入研究了经典RFID室内定位方法及其衍生方法,分析了各类方法的不足,在此基础上提出了一种基于时延的参考标签评价机制以及基于动态划分的仓储定位算法,并实际应用到某大型仓储环境中。最后开展实验,从多个角度分析了算法的性能。本文主要研究工作如下:(1)深入研究了LANDMARC算法和VIRE算法及其衍生算法,从多个角度对相关衍生算法进行了总结归纳,指出了它们在系统效率和实时性等方面的不足。(2)研究了RFID系统的组成架构,结合仓储环境的实际需求,针对不同类型的货架设计了相应定位方案。分析了仓储环境下无线信号的传播特性,确定了影响定位精度的主要因素。(3)提出了一种基于动态划分的分步式定位算法,将参考标签分成主、从两类,利用主从参考标签对待定位区域进行层次化划分。针对人为分割带来的弊端,提出一种动态改良机制,通过动态分割综合评估每个目标标签的最近邻居。并针对参考标签,提出了一种基于时延的可信度评估机制。(4)搭建仿真平台,从算法效率、渐进时间复杂度和误差分布等多个角度验证算法的性能,并与多种算法进行对比,分析其优劣。实验结果及应用实践表明,阶梯定位消除了计算冗余,提升了算法效率。动态划分方案消除了阶梯定位中人造边界人为引入的误差,系统效率、实时性和稳定性得到了提升。