无线传感器网络涉及现代传感器、微电子、无线通信、嵌入式计算、分布式信息处理等多个学科领域,以数据为中心,具有自组织、自调节特点,是构建普适计算新环境、实现普适控制的新兴交叉研究领域,可广泛用于军事、工农业、医疗保健、空间探索及其他各种商业应用。节点位置信息对于无线传感器网络至关重要,不仅是监测应用进一步采取措施和做出决策的基础,而且还是目标跟踪、辅助路由、网络管理等其他关键技术研究/实现的基础。本文面向控制学科的前沿研究方向——无线传感器网络所涉及的理论与技术,针对传统典型的Anchor-Dependent定位技术定位精度受锚节点密度影响、在危险/恶劣环境中存在应用局限性等特点,基于几何方法、重复优化技术、图论、粒子群优化等计算方法,从相对定位与基于移动锚节点定位两方面开展Anchor-Independent定位算法与应用技术研究。作为一项具有创新性意义的工作,论文在研究方法与思路上力求有所突破,主要研究成果包括如下四个方面:①基于OK分簇算法,提出了面向相对定位的K跳分簇算法(EOK)。在相对定位算法中,对网络分簇是降低测距累积误差、提高定位收敛速度、增强定位扩展性的有效方法。EOK通过设计综合节点连通度和剩余能量制定加权随机选择簇头选择策略、基于功率控制设计邻居簇头合并机制、节点簇优化措施,满足相对定位应用对簇头数量、节点簇重叠度、节点簇坐标转换等方面的独有要求。相比OK算法,EOK算法提高了簇头选择的针对性,降低了簇头数量,可有效控制簇重叠度,确保节点簇坐标转换率100%。②基于EOK算法,提出了基于分簇的分步求精相对定位算法(SRRLC)。相对定位算法无需锚节点参与,定位精度不受锚节点密度影响,是典型的Anchor-Independent定位算法。SRRLC分为初定位、定位优化、局部坐标系转换三个阶段:在初定位阶段,提出基于RSSI测距的加权质心定位算法(WCL-RSSI)进行节点初定位,基于点着色理论的频点分配算法,消除隐藏终端对簇边界节点测距的影响,并通过参考节点精选机制、参考节点组合精选策略等策略,降低了测距误差对算法的影响,提高定位初值精度。迭代优化阶段中,基于SMACOF技术对节点位置迭代优化,综合测距距离与定位误差等因素构建优化权值函数,加快迭代收敛速度,提高算法定位精度。相比典型的相对定位算法,SRRLC对测距误差具有较高的适应性,具有较高的定位精度,在算法收敛速度、通信开销、定位覆盖率等指标上具有优势,更适合节点大规模布设的无线传感器网络。③提出了基于移动锚节点的粒子群优化定位算法(PLBMA)。在很多危险/恶劣环境中,无线信道损耗模型参数未知,无法直接基于RSSI测距定位。因此,PLBMA将无线信道损耗模型未知环境中的节点定位问题抽象为非线性约束优化问题,构建加权定位目标函数,并采用粒子群优化策略进行节点优化定位。为减小网络定位成本,降低定位精度对锚节点数量的依赖,利用移动锚节点代替传统典型算法中的静态锚节点,将网络覆盖区域网格划分,采用移动锚节点采用扫描线最短完全遍历路径,确保虚拟锚节点完全覆盖网络区域。PLBMA算法简单易实现,可调参数少,通过多次迭代寻优,可有效提高算法定位精度、增强对环境噪声干扰的适应能力,拓展了Anchor-Independent定位技术应用适应性。④面向典型危险/恶劣环境监测应用的共性特点,构建Anchor-Independent定位应用原型系统——基于无线传感器网络的多模态监测原型系统。针对多移动Sink网络拓扑结构,设计了面向混合网络拓扑结构的路由协议;集成PLBMA算法与Pioneer3智能移动平台,设计了基于PLBMA算法的事件定位策略;实现了便携式指挥、事件定位、环境信息感知、移动用户生理信息监护、多模式交互(语音、图像、文字等方式)等5大功能。该系统通过集成802.11g与802.15.4通信协议、构建多移动Sink网络拓扑结构、结合智能移动平台,丰富和拓展了传统的静态无线传感器网络概念,为无线传感器网络技术的进一步实用化做出了探索性尝试。本文深入的开展了无线传感器网络Anchor-Independent定位理论与技术研究,研究提出了三个相关算法,并构建Anchor-Independent定位应用原型系统,仿真、实验结果充分证明了各算法、系统的有效性。进一步研究将从提升性能与增强实用性两方面优化提出的算法;并面向实际应用需求,完善原型系统功能,提升系统性能。