近年来,我国危险品物流仓储园区快速发展,传统的危险品物流园区管理系统存在人员位置管控不到位、货物堆放位置不规范及园区风险监测系统缺失等问题,增加了潜在事故风险。在5G背景下,危险品物流园区也应实现信息化的管理。本文对危险品物流园区信息化、位置化管理进行了深入分析,并针对上述问题对危险品物流仓储园区内人员物品的定位技术和风险监测技术进行了重点研究。论文主要工作如下:1.针对危险品物流仓储园区内环境复杂导致定位过程中多址干扰严重问题,论文提出了基于发射端的跳时多址干扰消除技术,以随机几何为工具对多址干扰消除定位系统进行建模,推导了系统的平均干扰强度、定位成功概率及成功参与定位基站数的表达式,并通过严格的数学推导证明了所提出的发射端跳时技术可以有效降低平均干扰强度。2.针对园区内对定位精度要求较高,传统的单一定位算法精度无法满足的问题,提出了基于粒子群与梯度下降融合算法的TDOA(Time difference of arrival)/AOA(Angle of Arrival)定位技术,在求解融合定位问题最优解的过程中,论文结合了梯度下降算法高效的局部搜索能力和粒子群算法较强的全局搜索能力,更加准确的求解了混合定位策略下的被定位点位置,仿真结果表明相比于传统定位算法,本文中算法的均方误差值与偏差值均更小,证明了算法的有效性。3.针对危险品物流仓储园区缺乏风险监测系统的问题,设计了危险品物流仓储园区风险监测系统。该系统应用了风险熵突变模型确定园区监测指标,通过层次分析法计算各指标权重值并根据各个指标的权重值与风险熵评估值计算得出园区的风险状态。更重要的是,论文在风险熵突变模型中加入了危险品堆垛间距、人员以及车辆密度等与位置信息相关的监测指标,使得对风险的评估更加全面。同时,还重点分析了定位误差对园区风险熵估计的影响,证明了实现园区内精确定位对于园区风险评估的重要性。