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随着无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)在诸如室内、管道、路网、水下、战场等受限环境中的越来越广泛的应用，受限环境无线传感器网络的部署技术得到了广大学者的密切关注。不同受限环境对WSN的不同影响，使得在研究受限环境无线传感器网络的部署技术时，应先分析特定环境对传感器节点各项性能的影响，再决定部署节点的方式与位置，以满足网络的覆盖度与连通度等性能需求。本文在现有研究的基础上，分别对三维室内环境WSN部署策略与管道监测应用WSN部署策略进行了研究。主要工作与研究成果概括如下：(1)简要分析了基于二维空间设计的部署方案在三维室内环境应用中的不足，论述了传统算法采用的Line-of-Sight(LoS)模型的缺陷。提出了一种基于启发式算法的三维室内WSN静态部署机制，利用贪心策略在有障碍的三维室内环境中进行部署，设计了权重感知的遗传算法优化策略求取全局最优部署方案。算法采用分权的方式描述不同空间区域的重要性，利用带方差的对数正态阴影模型(LNSM-DV)建模信号衰减过程，获得最大覆盖效果的同时最小化部署开销，并保证空间k覆盖与网络连通性。实验表明，在障碍物对节点影响达到一定程度时，该算法性能的优越性更为明显。(2)指出了现有的基于静态部署方式的管道监测应用WSN部署方式的缺陷，论述了传统动态部署技术在管道监测应用中的不足。针对现有研究的优缺点，提出了一种基于不规则细胞学习自动机(ICLA)的管道监测应用WSN自部署机制，使移动节点能在管道中自主扩散，而无需了解整个管道网络的结构。算法采用划分集群的思想，以竞选而出的主持节点管理所在子区域，引导其中节点的移动，利用ICLA的学习能力优化节点的自主移动过程。实验结果显示，当节点数不足以完成管道空间的k覆盖时，该算法所得部署方案的k覆盖率区域最大。(3)实现了室内移动对象跟踪系统NHTrack。首先简述了NHTrack的设计思想，然后针对室内空间的几种特殊场景设计了具体的部署模型实现移动对象符号定位过程，并检测室内移动对象的移动方向与轨迹。最后，基于该模型完成了某建筑中的部署方案，并给出了关键数据结构设计与算法流程。实际实验结果表明，该系统可有效完成室内移动对象的行为检测与收集过程。