随着RFID系统在仓储、零售等场景中的广泛应用，基于RFID标签的物品管理逐步成为了管理者关注的焦点。在物品管理中，物品位置的及时获取与管理占据了非常大的比重。但是，现有的基于RFID系统的标签定位算法仍存在许多实际问题，例如需要大量的人工参与，需要部署复杂的配套设施等，这些问题都极大地限制了标签定位算法在实际环境中的广泛应用。对此，课题组提出了一种基于标签信号时空序列变化的标签相对定位算法。该算法能够在不借助复杂配套设施及人工干预的情况下，获取贴有标签的物品在货架上的相对位置。与传统的绝对定位算法相比，相对定位算法运算量更小，定位精度更能得到保障。近年来，也有越来越多的工作聚焦在物品的相对定位上，并应用在机场货物分拣，图书馆书籍排序等实际应用中。然而这些方法常常需要借助配套的设施或人工干预，例如机场传送带，图书分拣员等，这些都大大提升了系统硬件需求和部署难度。

为了解决上述问题，课题组提出通过提取标签阵列在非合作的参与者在随机运动时对标签时空信号产生的影响序列，对二维标签阵列进行准确的定序，具体方法是分为两步，首先将标签阵列按照列为单位分为多个标签组，再对整列的标签进行竖直方向的排序。在第一步中，课题组根据同一列标签信号具有较高的时空序列相关性来分组。当移动的物体/人经过标签及阅读器天线的传播路径时，同一列标签的信号发生变化的时间总是类似的，而不同列标签的信号则极可能不同。之后，课题组对每一列标签构建空间双曲线，利用线性规划对其进行竖直方向的排序。细节如图1所示，该研究成果形成的论文“HMO: Ordering RFID Tags with Static Devices in Mobile Environments”已发表在CCF推荐A类国际期刊IEEE TMC 2020。

图1. 系统流程图