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无线传感器网络近年来成为IT领域的研究热点，节点的定位技术是其重要的支撑技术之一，节点感知得到的数据只有知道具体发生的位置才具有物理意义，故节点的定位研究处在至关重要的基础性地位。通常，真实场景中监测的区域需要节点在三维环境中部署，而现有大部分的定位算法的前提都是基于节点二维分布，在实际应用中不能准确地计算具体位置。因此，立体三维环境中的节点定位问题面临巨大挑战，是未来的研究重点之一。本文分析三维大规模无线传感器网络的特点，深入研究多维尺度分析（Multidimensional Scaling，MDS）技术，针对三维空间和三维表面定位问题进行了探讨，分别提出了两种基于多维尺度分析的三维定位算法。本文的主要贡献和创新为：（1）本文在研究已有三维空间定位算法的基础上，针对其技术局限性和不足，深入研究多维尺度分析技术，提出了一种三维空间非均匀网络中的分布式定位算法：D3D-MDS。该算法基于锚节点分簇，消除簇间多跳距离的存在，从而降低了计算复杂度。算法的初步仿真结果显示其性能受到锚节点分布位置的影响，因此本文在此基础上对锚节点的配置进行优化，改进和完善了D3D-MDS定位算法，结果表明：改进后的D3D-MDS定位算法精度提高了近30%，并保持较好的稳定性；当网络连通度超过22时，该算法较普通的3D-MDS-MAP算法性能有近40%的提升；此外，D3D-MDS定位算法对锚节点数量要求不高，有利于节约成本。（2）通过分析三维表面定位中的难点及解决思想，结合水下地形表面定位的实际问题，提出了一种基于MDS的水下三维表面定位算法，针对该算法设计制作了无线水深测量节点，并搭建实际系统平台具体实现。系统实验和仿真结果表明，该算法能够成功获得水下地形的三维表面信息，是一种具有实际价值的定位方法。（3）在D3D-MDS定位算法中，研究应用了一种新的三维坐标转换算法，有利于减少簇间坐标融合产生的误差，提高算法的定位精度。同时，本文对D3D-MDS定位算法基于非测距的定位方式进行了一定的探索分析。