如何在不同的计算环境中快速而准确的获取自组织网络或目标对象的位置信息,已成为当前研究中至关重要而又非常困难的问题。而军事应用中,由于对网络部署的时效性和可靠性具有更高的要求,则使得这一需要更为迫切。特别是在由于卫星覆盖率、地形遮蔽、天气气象、敌方干扰等因素的制约下,战场环境中的卫星导航’信号失效时,位置计算问题的重要性则愈加凸显。而另一方面,含有位置标签的感知信息已经成为信息化作战及当前指挥信息系统的关键使能信息要素,在情报侦查、态势感知、战场可视化、精确火力打击等方面发挥着极端重要的作用。论文以无线定位技术为基本理论,综合利用图论、运筹学、概率论等多学科领域知识,围绕“料敌于前,争夺战场制信息权”的军事应用目标,分别针对快速随机部署的无线传感器网络定位难、非充分覆盖条件下追踪难、无预先部署基础设施室内空间定位不准以及无专有设备物理实体感知难四个方面的重要问题,系统深入地探索了在复杂室内外作战环境中的位置计算及其应用。论文的主要研究工作及创新点总结如下。1、针对快速随机部署网络定位难问题,提出了一种利用外部被动事件源的快速网络定位方法。由于军事应用对于网络部署的时效性具有极为严苛的要求,无线传感器网络的部署往往采用快速随机的方式,通过无人机抛洒进行部署。由于部署区域的地形、地貌、风向与天气状况等外部因素的影响,导致了大量的无线传感网络在初始的部署状况难以满足网络可定位性的条件。而复杂多变的战场环境中又需要这些节点能够提供“即插即用”的感知能力。因此,亟需提出针对稀疏的不可定位网络的快速定位方法,从而最大限度地发挥无线传感网络的效能。论文针对该问题展开研究,率先提出了一种利用部署区域中普遍存在的外部被动事件源的快速定位方法,首次将网络的可定位性条件放松至连通的网络中至少存在3个以上的可定位节点,极大的提高了快速随机部署网络的可应用性。2、针对快速随机部署网络定位难问题,提出一种分布式的细粒度网络调整方法。该方法通过节点自身可探测到的路径信息来制定其调整策略,从而使得初始状况下不可定位的网络满足可定位条件。论文通过分布式的方法,将调整过程中的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,从而克服了先前集中式方法的可扩展性限制,极大的缩短了网络从部署到调整至可定位的时间开销,有利于提高网络的效能。实验显示,利用本章所提出方法仅需调整全部网络节点中的10%左右的节点就能够将稀疏的网络快速调整至可定位。该方法所调整的节点数仅为当前学界认为最优的网络调整方法的40%左右。3、针对非充分覆盖条件下追踪难问题,提出一种高精度的无线传感器网络目标追踪方法。目标追踪是无线传感网络应用中的经典问题,在侦查、监视、情报等军事活动中具有相当广泛的应用。当前,绝大多数现有的目标追踪方法都是基于三边定位的方法实现的。这就对无线传感网络的部署条件提出了一个相当高的要求,即网络部署区域中的任意位置均被至少3个传感器节点所覆盖,否则难以满足目标追踪方法的前提条件。军事应用中的随机部署的无线传感网络难以保证部署的密度,论文探索了一种新的方法,以突破非充分覆盖区域内难以追踪目标的固有限制。论文提出了一种双向粒子滤波器,从而推测目标在非充分覆盖区域中的可能位置,以更好的支持军事应用中快速部署的随机无线传感器网络应用,提高网络整体的安全抗毁能力。4、针对无基础设施室内空间定不准问题,提出了一种较高精度的惯性导航方法。室内定位问题是近年来的热点问题,由于卫星导航信号难以到达其内部,导致传统的定位手段在室内环境中失效。近年来,学界不断提出新方法来提高室内定位的精度,然而这些高精度的方法对室内所存在的基础设施的种类、数目及部署密度有着较为严格限制,难以适用于普适的室内空间。在军事应用中,针对室内环境的作战行动往往又具有突发性、即时性等特点,从而难以通过细粒度的勘测或部署基础设施的方式来实现室内定位。针对这一问题,论文综合利用了卡尔曼滤波与粒子滤波来降低惯性导航过程中的累积误差,并首次利用了室内空间中的方向地标来降低方向估计的误差。5、针对无专有设备物理实体感知难问题,提出了一种室内一般性物理实体识别与定位方法及室内作战场景中物理实体语义地图自动构建方法。当前大多数室内定位研究均是以人为中心的,而如何对室内空间中广泛分布,且蕴含着重要语义信息的“物”进行定位,仍是当前极具挑战性的问题。一般来说,仅仅那些装备了专有设备,如RFID标签、音频或无线射频信号发送或接受装置的物理实体才能够被自动的识别并定位,而普遍存在的一般性物理实体是难以被自动的感知识别的。论文创造性的提出一种针对普适室内空间中对一般物理实体进行综合感知从而完成复杂的室内语义地图构建的新思路。论文所提方法利用用户与物理实体间的交互行为来识别并定位一般性物理实体,并通过群智感知所获取的大量普通用户的交互行为,从中挖掘无二义的可识别特征,并通过综合利用多个独立用户对不同物理实体的交互来判定物理实体的位置及分布特征。本研究开发了基于该方法的原型系统,并在真实的室内场景中开展了超过一个月的实验来进行验证与评估。