目标定位是无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的重要应用之一,实现准确可靠的目标定位在国防军事、环境监测、智能交通、安全监控等方面具有重要的应用价值。单目标定位是多目标定位的重要基础,以低能耗下综合提高实际环境中WSN单个移动目标定位准确度、快速性和可靠性为目标,论文研究包括局部回归建模、节点预测唤醒、快速建模定位方法的基于支持向量回归建模(Least Square Support Vector Regression, LSSVR)定位理论,这对促进制造信息化技术、网络化测控技术的发展与应用,加强制造工程、仪器仪表、信息学科的交叉,具有重要的学术价值和实际意义。研究工作得到教育部新世纪优秀人才支持计划项目(No.NCET -08-0211)、广东省自然科学基金项目(No.9151052101000013)资助。论文从WSN目标定位基本环节入手,分析各个定位环节与定位性能指标的综合影响关系,从WSN目标定位方法、WSN目标预测方法、WSN节点唤醒与能耗等三方面综述国内外研究进展,确定论文的研究内容。论文的主要工作包括:㈠讨论LSSVR数学模型及求解方法、特点,指出LSSVR适合复杂多元非线性系统建模问题,应用于资源受限的嵌入式计算系统具有明显优势;研究LSSVR回归建模WSN目标定位的基础理论与方法,指出距离向量与目标坐标存在非线性映射关系,满足应用LSSVR进行回归建模的数学条件;研究特征向量测量节点位置数量条件、向量空间映射条件;创造性提出应用LSSVR回归建模的WSN目标定位方法,该方法在小样本情况下具有较好推广性能,利用其LSSVR的抗噪能力可以减小测量噪声对定位结果的影响;建立LSSVR建模定位误差结构模型,模型影响误差和噪声影响误差分别反映LSSVR回归模型推广性能及抗噪能力大小;研究LSSVR目标定位误差空间分布特性,合理回归建模策略能调节模型定位误差、噪声定位误差分布函数,改善整体定位效果;讨论核函数对LSSVR建模定位影响机理,LSSVR建模选择的核函数应具有建模预测效果好、形式简单、核函数参数少等特点。㈡理论分析基于目标发射功率的特征提取条件,提出信号强度差特征提取方法,该方法所构造的特征向量与信道参数P ( d 0)无关,发射功率不稳定时依然满足LSSVR建模定位条件,能减小目标发射功率变化对定位结果的影响;引入局部学习建模思想,研究LSSVR局部建模包含的训练样本点分布、采样点分布、建模区域的确定等一些规则,使LSSVR局部建模定位方法更具有实用性;研究建模参数变化对LSSVR局部建模定位特性的影响,指出不同建模参数与LSSVR定位误差相互之间关系;提出利用粒子群算法来优化LSSVR建模参数,LSSVR局部建模定位方法定位准确度明显提高。㈢推导测量节点数N d、唤醒节点数N w、失跟率pm数学表达式,指出减少目标预测误差d p,能明显降低失跟率pm ;提出基于运动学原理的预测方法,在缺少目标运动先验信息下的机动性目标定位预测中有较好优势;研究基于粒子滤波的预测方法,对目标运动规律性较强情况下能取得较好的预测效果;研究预测时间动态调节方法,能够获得比固定预测时间间隔预测方法更高预测准确度,对机动性目标的适应性明显增强;提出基于动态预测的节点唤醒机制,相比基于线性预测的节点唤醒机制,减小不同运动特点目标预测误差,降低失跟率,实现较多测量节点数上的节点唤醒;建立节点唤醒机制的能耗估算公式,探索基于MATALB、OPNET的能耗仿真方法。㈣研究目标移动下自适应LSSVR建模定位规律,指出可根据已有LSSVR模型建模节点、当前测量节点包含关系决定是否建模,减少建模次数;采用Gauss-Jordan列主元消元法对LSSVR矩阵方程进行同步求解,提高建模计算效率;研究数据汇集的分时通信机制、节点唤醒的广播式通信机制,减少节点通信时间;提出基于自适应LSSVR同步建模WSN目标快速定位方法。从建模定位计算、节点通信两方面减少定位时间,完成快速目标定位。该方法相比MLE方法定位准确度有所提高,定位时间明显减少,满足小于目标探测时间间隔条件,体现出良好的实时性能。㈤把目标定位、目标预测、节点唤醒等定位环节进行综合,更加系统地去检验LSSVR定位方法的性能,可以达到良好的整体定位效果;基于研发的LSSVR室内快速定位系统,实验证明了LSSVR定位方法在实际应用环境中的实用性、有效性;分析LSSVR快速定位系统在制造流程、消防训练、船舶制造中应用的初步方案。CC2430目标定位实验表明,通过LSSVR局部建模改善不同类型目标定位效果;采用基于动态预测的节点唤醒机制减小了定位能耗和失跟率;借助于自适应LSSVR同步建模快速定位方法提高了定位的实时性能;综合LSSVR定位方法可以达到良好的整体定位效果。选取距离值、信号强度差为特征量时,定位准确度分别减小19%-41%、51%-58%;在建模情况下定位时间分别为0.91s-1.01s、1.02s-1.12s,非建模情况下定位时间约为0.71s-0.81s;经过10次定位实验失跟次数均为0,但定位能耗与LP-MLE方法非常接近;室内定位实验证明了LSSVR定位方法在实际应用环境中的实用性、有效性,取得了良好的定位效果。如果在节点性能、网络可控性、远程接入等方面进行改进,可以推广应用到制造流程、消防训练、船舶制造等领域中。