近年来，随着无线技术、移动通信技术的发展，尤其是最近几年物联网技术和智慧城市的大力发展，人们对于定位与导航的需求日益增强，特别是在复杂的室内环境中，如超市、医院、博物馆、图书馆、地下停车场等，常常需要去确定人或物体的精确位置。红外线、超声波等传统的室内定位技术要么成本昂贵、系统复杂，要么定位精度差，其总体定位性能不够理想，而射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术由于其低成本、非接触、非视距、高精度等优点，日趋成为室内定位技术的首选。本课题基于2.45GHz有源RFID技术进行室内定位算法的深入研究，通过对相关技术和定位系统的学习，结合对室内环境特点的深入分析，对当前常用室内定位方法的比较分析，在此基础上指出RFID的室内定位的特点。通过介绍基于信号强度（RSSI）、到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）和到达角度（AOA）的RFID室内定位技术，通过分析比较不同方法的特点，并综合考虑定位精度、系统开销等因素，选定了本课题研究采用基于RSSI的RFID定位算法。本文并不是简单的将实验数据直接应用到定位算法，而是进行数据清洗和噪声滤波，通过数据处理方法的选择和滤波器设计保证了实验数据的可用性。本课题提出了两种新型的RFID定位算法，通过将控制思想中的经典的自适应和模糊控制策略与定位方法有效结合，创造性的提出了自适应RFID室内定位算法和自适应模糊定位算法。通过将参考标签的实际坐标和定位坐标之差作为系统反馈信号，实现实时追踪由于环境因素引起的动态干扰，即时进行路径损耗系数的调整，使系统模型适应每一特定点处的实际环境，达到提高定位精度的目的。并通过仿真验证了算法的有效性。