1、近年來，隨著物聯網的蓬勃發(fā)展，情境感知服務技術在日常生活中的作用愈發(fā)明顯，其基礎定位技術也越來越受到人們的關注。基于無線傳感網、超寬帶、射頻識別（簡稱RFID）等技術的室內定位的研究正迅速崛起，而RFID技術憑借其非接觸、非視距、抗干擾強、識別快、保密性高、成本低廉等優(yōu)勢已經成為室內定位的主要基礎技術。
　　目前，基于RFID的室內定位算法受到室內多徑效應、環(huán)境噪音的干擾較大，如何提高定位準確度成為了研究的主要方向，現有的定位方法

2、大多基于信號強度、相位差、相陣列等技術，這些方法均存在不同的問題，本文總結了常見的定位算法后，在指紋圖譜的基礎上提出了一種新的室內定位算法，該算法通過將相位信息引入樣本集，提高指紋圖譜中的指紋數量；利用相位的周期性規(guī)律與可校準性，計算樣本集的可信性，從而對樣本集進行修正，提高指紋圖譜中的指紋可信度；通過改進指紋樣本的維度與質量，提高指紋圖譜定位算法的準確度。算法由兩個階段組成；第一階段進行粗略定位，將定位區(qū)域劃分為多個子區(qū)域，當定位目標

3、進入定位區(qū)域時，系統(tǒng)將根據指紋圖譜算法進行定位，通過支持向量機匹配算法，利用RSSI和相位進行區(qū)域判定，確定目標所在的子區(qū)域；第二階段進行精確定位，根據相位的偏差，基于Dempster-Shafer證據理論確定該片子區(qū)域在每一個頻率下的可信度，將其值作為加權數，利用相位差進行精確定位。
　　本文首先闡述了研究背景，介紹了射頻識別技術、定位技術等相關概念，其次綜述了目前主流的定位技術和定位算法的研究成果，詳細分析了指紋圖譜與相位差定