式(4)表示了参考标签与待定位标签的关系，n表示读写器的数量；Si表示读写器i接收到待定位标签的RSS值；θj,i表示读写器i接收到参考标签j的RSS值。根据这几个参考标签的坐标，并结合它们的权重用经验公式计算标签的位置。LANDMARC系统具有很高的定位精度，可扩展性好，能处理比较复杂的环境，但由于信号的多路径效应，定位精度不高；为了定位更加准确，往往要放置更多的参考标签，需要增加成本，并且可能产生射频干扰现象。
(2)VIRE：核心思想是在不增加额外参考标签的情况下，通过去掉不可能的位置以得到待定位物体更精确的位置。与LANDMARC不同的是，VIRE引入了近似图的概念，近似图覆盖整个定位区域，并且划分为多个小区域，其中每个区域的中心对应着一个虚拟参考标签。每一个阅读器都有一幅对应的近似图，如果阅读器读到的近似图中某些区域的RSS值与读到的待定位标签RSS值差的绝对值在某个阈值之内，则将这些区域标记。假设有k个阅读器，则在获得k幅近似图之后，通过取交集可以得到待定位标签最可能在的区域。若最后得到的区域数为n，则可以通过式(5)算出待定位标签的坐标。
其中，权重w=w1i×w2i；w1i表示虚拟参考标签和被定位标签偏差；w2i是最后所得区域密度的相关函数。VIRE方法引入了虚拟参考标签的概念，使得在不增加额外标签的前提下提高了定位精度，VIRE方法对环境也有较好的适应性，在复杂和封闭的环境中也有较高的精度。
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(3)卡尔曼滤波：卡尔曼滤波法同样利用参考标签。第一步，假定每个参考标签与待定位标签距离为Di，计算两个读写器所接收到待定位标签的RSS值，采用最小均方差算法，建立系统的非线性方程。
第二步是建立一个读写器检测区域的误差测量概率图。同样地，用第一步的方法计算读写器收到参考标签的RSS值，依据估计位置和实际位置，推算出相应的概率误差分布函数。卡尔曼滤波利用迭代实时图来减少RSS误差影响，从而提高了定位精度。
(4)Scout：Scout技术属于概率统计法定位技术，这种方法采用参考标签和多个读写器确定主动标签的位置有以下3个步骤：首先，校准参考标签的传播参数；其次，待定位标与读写器之间的距离利用RSS概率模型计算出来；最后，应用贝叶斯推论确定标签的位置。
3．3 约束法
3-D constrains：首先，定义包含性约束条件，如果一个读写器检测一个标签，就表明它们之间的距离在读写器范围之内。同样定义非包含性约束条件，读写器不能检测到标签。把所定义的空间离散化为点，从而减小读写器的检测区域。最大约束条件下，点的集合的均值就是待定位标签的估值。
4 结束语
概括介绍了目前存在的RFID定位技术，可以归类为：距离估计法、场景分析法和约束法。RFID系统采用无源标签或有源标签，当需要特定设备考虑环境的变化时，一些技术还要求布置参考标签。相比而言，有些技术成本低并适合不同环境的使用。在实际环境中，这些RFID定位方案都有各自重要的特点和优势。定位方法和标签的选择很大程度上影响着定位信息的准确性，并且关系到整个RFID系统的成本和效率。
通过对RFID定位技术的总结和比较，结合自身的技术特点，未来的RFID定位技术应该注重以下几个方面的研究：(1)射频传播模型：目前大多数RFID定位采用的是测量RSS值，但这些方法使用的是无线网络模型。由于RFID系统传播的特殊性，应考虑建立合适的射频模型。(2)移动性：应考虑拥有静态和动态读写器的混合系统，以增加收集数据的数量和多样性。(3)可扩展性：在给定时间内确定读写器读取标签的数量、成功读取标签的速度、读取速度对准确性的影响以及定位计算所需时间等，这些都是RFID定位技术的可扩展性要研究的问题。(4)矩阵：由于对系统设计的要求，RFID定位方案不能直接进行比较。引入矩阵概念，就可以针对系统的成本，进行较准确的比较。
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