RFID(Radio Frequency Identification)是一种利用无线射频通信实现的自动识别技术。近些年来，随着物联网概念的大力推广，RFID技术得到了跨越式的发展，其应用已经扩展到了人们工作和生活的各个领域。目前小范围内定位因其复杂的环境干扰、较低的定位精度还仍然无法满足人们日益增长的需求。RFID技术正以其非接触、非视距、低成本、能同时识别多个目标等优点逐渐成为小范围内目标定位的首选技术。　　 本文主要对无源RFID定位技术进行了研究，主要工作和创新点如下：⑴在测距定位算法中，创新性的提出了用最小二乘支持向量机和BP神经网络来寻找“标签信号强度-距离”的映射关系。仿真实验显示:最小二乘支持向量机以其解决小样本、非线性问题上的优势，具有更高的定位精度，实验中的平均定位误差为0.125m，明显优于BP神经网络的0.203m。⑵对LANDMARC算法进行了深入的研究和改进。LANDMARC定位算法是根据参考标签位置来进行辅助定位的算法。本文在此基础上提出把多个参考标签作为一个整体来和待定位标签比较RSSI值，先找出待定位标签所在的区域范围，并在这个区域范围内线性添加一些虚拟参考标签，最后通过加权估计来确定待定位标签的位置坐标。仿真实验和硬件测试表面，改进后的算法在没有增加任何硬件成本的同时，具有更好的稳定性和抗干扰性，并且定位精度也提高了将近20％。但是在改进的算法中，需要注意虚拟标签RSSI的插值方法和选择邻近虚拟参考标签的阈值大小，要根据实际环境做出不断的调整。⑶设计实现了一套无源RFID定位实验系统，它在硬件上采用了一个读写器连接四个天线的架构方式，有效的降低了系统的成本;在软件上采用了C#.NET加Matlab混合编程的方式，其中C#.NET主要负责RFID读写器的控制和交互界面的设计，Matlab主要负责定位算法的实现和定位结果的分析，这种混合编程的方式十分有利于定位算法的修改和性能分析。