随着物联网等技术的不断进步,人类社会进入工业4.0时代。工业4.0提出的智能工厂概念革新了制造业使用的技术和设备,也对工厂的信息化提出了更高的要求,其中之一就是精确地进行室内定位。工业4.0下的智能工厂中有许多拥有感知能力和自治能力的智能设备,例如智能输送单元,它的输送路线并不固定,需要能够感知自己所在的位置,并规划移动的线路。智能输送单元的位置感知需要使用室内定位技术。RFID(Radio Frequency Identification,射频识别)是物联网核心技术之一,也是推动工业4.0发展的关键技术之一。RFID技术可以标识物体信息,用于对物体的定位,它作为一种成熟的技术,在军事、农业、零售领域、物流领域、制造业等都有广泛地应用,并且还在不断地渗透到我们的生活之中。基于RFID的室内定位技术是目前室内定位研究领域的一个热点。UHF RFID(Ultra High Frequency RFID,超高频射频识别)工作的频率较高,读写范围大,并且可同时识别多个不同的UHF RFID标签,因此UHF RFID设备常用在室内定位的解决方案中。本文将探究在工业4.0智能工厂的复杂环境下,如何使用基于RFID的室内定位技术解决高精度的定位问题。在工业4.0的智能工厂中,所要定位的目标是智能输送单元。作为智能工厂中的重要组成部分之一,智能输送单元对自身位置的感知相当重要,因此它需要拥有计算能力。智能输送单元在Smart AGV(Automatic Guided Vehicle,自动引导小车)的基础上发展而来,它可以拥有操作系统,自身携带智能设备,高度智能化。本文使用搭载有可旋转天线的AGV自动引导小车,利用RFID读写器读取周围所部署的少量参考标签的相位值,采用SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)的思想,对AGV自动引导小车进行定位。SAR是一种雷达测距成像技术,现在多是指合成孔径雷达,由于RFID系统与二次雷达系统的相似性,这一方法也被引入到了RFID定位中。SAR方法的核心是全息图重建算法,本文首先设计了基础全息图重建算法,然后根据读写器相位测量误差、读写器跳频工作、速度测量误差这些因素对基础重建算法进行了改进,并依次设计出了基于高斯的全息重建算法、基于差分的全息图重建算法和基于冗余速度的全息图重建算法。根据SAR方法的特点,本文探究了影响全息图模糊度的因素,一方面探究孔径长度与定位误差的关系,另一方面从理论上证明引入天线旋转运动可以提高定位精度,这种方法在工业环境下的定位应用具有现实的指导意义。定位系统的参数设置、环境因素都能对定位结果产生影响。为了能够更好地提高定位精度,本文通过实验的方式对工厂环境下室内定位系统的影响因素做了探究。本文最终使用基于冗余速度的全息图重构算法,设计并实现了基于RFID天线旋转的室内定位系统,并通过实验证明,本文所提出的定位系统满足高精度的要求。