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利用无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的目标定位技术在众多领域有着非常重要的作用,但在目前大部分应用中,传统定位方案都要求定位目标本身携带无线设备并能够收发无线信号,目标的位置估计建立在目标和测量节点间能够进行无线测量的基础上。但在一些应用场合,如非法入侵检测、人员搜救、特殊情况下的老人照料等,定位目标往往不能够或者不愿意携带无线设备,传统的无线定位方法便失去了作用。为了克服传统定位方式要求定位目标必须携带与定位系统相匹配的定位设备的不足,无需定位目标携带任何定位装置,也无需定位目标主动参与定位过程的无设备目标定位(Device-free localization,DFL)技术受到广泛关注。在现有DFL方法中,受医学层析成像启发的射频层析成像(Radio Tomographic Imaging,RTI)方法,由于其直观性强而成为当前DFL的主流方式之一。RTI方法通过在目标区域的边缘布置若干收发节点,根据每个节点接收到的信号强度(Received Signal strength,RSS)的变化来反映目标的影响,并用正则化方法反演出目标位置图像。RTI方法的核心是通过一个阴影权重模型,构建RSS值变化与目标位置之间的关系,因此阴影权重模型成为决定RTI成像质量的关键因素之一,因而也成为RTI研究的重点之一。因此,本论文从改进RTI阴影权重模型出发,对如何提高RTI成像质量进行了深入地研究。论文主要工作和研究成果包括以下几方面:(1)在借鉴已有的2.4GHz频段DFL系统的基础上开发出一套新型的433MHz频段的DFL系统,该系统以Si4432模块为核心构建了无线传感网节点,利用令牌网轮询机制,实现了 DFL定位,并弥补了 2.4GHz无线节点传输距离短、穿透能力差等不足。(2)从菲涅尔区衍射理论出发,本文提出了新的RTI权重模型,并通过实验验证以及软件仿真,证明该模型的可行性。最后将该模型应用到RTI成像中,实现了定位精度的提高以及背景噪声的减少。(3)为了进一步克服RTI成像背景噪声复杂、容易出现伪目标等问题,利用图像处理中的最大类间方差法进行RTI成像目标前景提取,提高了 RTI定位精度,减轻了背景噪声及伪目标影响。最后总结了本论文的工作并归纳出本论文工作的不足,并对其不足提出改进的意见,以便今后更好的研究,同时对未来的研究进行了展望。