随着无线通信、嵌入式计算技术、传感器技术、微机电技术的不断发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称为WSN)改变了人类与自然界的交互方式,在军事、环境监测、医疗护理、目标跟踪等方面展现出了巨大的应用价值。其不仅能够实现数据的采集与整理,还能实现数据的高速传输,能够极大程度上提升工作效率。由于WSN大多部署在开放的环境中,很难避免受到来自外部环境或者潜在的安全威胁,欺骗攻击是网络攻击者常用的重要手段,它可以破坏数据的传输过程,甚至使WSN瘫痪。另外,由于被感知对象的复杂性常常导致系统本身存在不同程度的未知输入、状态饱和以及随机非线性,这无疑增加了安全机制和估计算法的设计难度。本文针对WSN中存在的上述问题,研究了网络攻击建模、安全机制和估计算法设计问题。具体研究内容概述如下:首先,针对一类带有未知输入的线性系统,研究了当无线信道遭受错误数据注入攻击(False Data Injection Attack,简称为FDI攻击)时,最小方差估计算法设计问题。将未知输入作为先验信息未知的过程来处理,将攻击信号建模为随机出现的偏差量,并且采用c~2检测器来判断无线信道是否被攻击。通过c~2检测器的检测结果将时序分为两类,在两类时序下分别设计了最小方差状态估计算法,并进一步分析了算法的收敛性和稳定性。其次,考虑了多传感器测量的情形,研究了WSN遭受错误数据注入攻击时,防御策略和分布式估计算法设计问题。对于每一个传感器节点,利用来自节点自身和来自邻居的状态估计信息所构成的残差作为评估函数,通过将评估函数与预设阈值作比较,使传感器有条件地向网络广播数据,从而降低了被篡改数据对估计效果的影响。设计了一种基于事件触发的分布式安全状态估计算法,通过最小化估计方差的上界得出估计器增益,并给出了确保估计误差协方差渐进有界的充分条件。最后,针对一类带有随机非线性的状态饱和多传感器网络化系统,研究了传感器节点遭受欺骗攻击时,攻击建模、防御策略和分布式估计算法设计问题。为了降低欺骗攻击对估计效果的影响,提出了一种带有自适应阈值的攻击检测机制,并分析了检测机制的性能,给出能够完全检测出欺骗攻击的阈值条件。进一步设计了一种分布式安全状态估计算法,并给出了确保估计误差均方有界的充分条件。