无线定位网络一直是国内外众多学者的研究热点,在第五代移动通信系统、物联网、无线传感器网络、空天地一体化网络等方面具有广阔的应用前景。无线定位网络中最为重要的目标是提升定位精度,然而在很多特殊的定位场景下,多维域资源约束是限制网络定位精度的重要因素,例如定位节点个数、节点发射功率、节点部署区域等。当前,国内外已有较多的面向到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)、到达时间(Time of Arrival,TOA)、到达角度(Angle of Arrival,AOA)等定位信息测量方法,也有较多基于定位信息测量的定位算法,但这些研究很少考虑定位节点的选择、部署、功率及带宽分配等问题。为了提升无线定位网络的定位精度和系统能效,迫切需要开展面向定位节点优化的相关理论研究。本文主要研究了主被动定位中的定位节点优化方案,以节点初始化、节点选择、节点部署三个研究内容为切入点,在基于TDOA的被动定位与跟踪场景中构建了节点选择的基本优化框架,并在基于TOA的主动定位场景中构建了联合节点初始化与节点部署的基本优化框架,提出了基于半正定规划、离散单调优化、遗传算法等一系列适用于无线定位网络的节点优化算法,并给出大量的仿真来验证所提算法的性能。本文主要的研究工作以及创新性成果简述如下:1.研究了基于TDOA与AOA被动定位的单矢量节点选择问题,并将其作为节点选择问题的基本框架。将TDOA与AOA非线性测量方程转化为伪线性方程,并提出基于加权最小二乘法的闭式解析定位算法,利用理论推导的定位误差协方差矩阵来衡量已选节点可提供的定位精度。在参考节点给定的前提下,引入一个布尔矢量来确定所选节点序号,考虑TDOA与AOA定位中每个节点将产生三个测量方程的特殊性,将布尔矢量扩展为高维矢量来同时选择每一节点对应的三个测量方程。在可用节点数量给定的条件下,构建了布尔矢量为待估计量的非凸优化问题,优化目标函数为已选节点参与定位时的理论定位误差的协方差矩阵。针对该优化问题,引入多个辅助矩阵,并利用多步松弛操作将其转换为半正定规划问题,继而利用内点法求解该问题并最终获得节点选择布尔矢量。仿真结果表明,所提节点选择算法选出的定位节点参与定位时,其性能优于最近距离法,并接近于穷举搜索法。2.研究了存在非视距传输路径、测量误差相关性时,基于TDOA被动定位的双矢量节点选择问题。针对仅存在视距传播、视距与非视距传播共存且无先验信息、视距与非视距传播共存且存在先验信息三个定位场景,推导了待估计量的克拉美罗界。引入了两个独立的布尔矢量分别决定参考节点与其他普通节点是否被选择,利用布尔矢量表示出不同节点组合下的克拉美罗界,将其作为优化目标函数,在可用节点数量给定的条件下,构建了布尔矢量为待估计量的非凸优化问题。提出基于凸优化与贪婪算法的两种求解思路,一方面,利用凸松弛技术将原始非凸问题转换为半正定规划问题,继而利用凸优化的工具求解,另一方面,提出最佳选择补充和迭代交换贪婪这两个低复杂度的启发式算法,利用增加或交换已选节点会带来定位性能提升的特性,迭代地寻找最优传感器节点子集合。大量仿真证明了所提算法可有效求解节点选择优化问题。3.研究了基于TDOA跟踪的双矢量节点选择问题,不再局限于单个时刻的定位,而是一段时间的位置跟踪,且每个时刻根据网络几何构型及信号强度,自适应的决定所选用的节点个数。在跟踪过程中,已有时刻的测量值可视为后续时刻的先验信息,因此使用基于贝叶斯理论的条件后验克拉美罗界作为衡量位置估计准确度的指标。利用两个布尔矢量构建了多目标优化问题,在每个时刻,动态的决定选择的节点个数从而寻求和当前时刻跟踪精度的最优权衡。再者,为克服基于半正定规划的算法由于松弛操作导致的性能损失,提出基于离散单调优化的外部多边形近似算法来求解节点选择问题。仿真结果表明所构建的多目标优化问题可权衡多个优化目标,且较于基于半正定规划的算法,所提外部多边形近似算法可获得更优的节点选择方案。4.研究了基于TOA主动定位的节点初始化与节点部署问题。以基于TOA为测量参数的空天一体化定位网络为背景,面向提升热点区域的整体定位精度的需求,寻找多个无人机加入卫星网络时最优的部署位置与分配功率,将节点初始化与节点部署技术有机结合。引入了衡量空天一体化定位网络定位性能的均方定位误差界的定义,并给出了当添加无人机到卫星网络时的平均定位精度提升。其次,将平均定位精度提升视为优化目标,考虑无人机实际部署区域、不可飞行区域、可用功率上限及空地信道衰减模型,分别在静态空天一体化定位网络和动态空天一体化定位网络中构建了联合位置与功率优化问题。基于遗传算法和凸优化技术,提出了纯遗传算法和功率重优化两步算法。仿真结果表明,与三种基准算法相比,所提算法给出的无人机优化方案,可使热点区域的定位精度提升最大,构成的空天一体化定位网络对于热点区域具有最优的定位性能。