无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）具有灵活多变的拓扑结构和对复杂战场环境的强大适应能力,以WSN为搭载平台的精确干扰技术成为新一代电子对抗技术研究核心。然而,其庞大的传感器节点数目也为算法处理时效性带来巨大挑战。针对该问题,本文建立了具有高效运算性能的精确干扰框架并提出了具有分布式运算能力的合作定位算法和精确功率传输算法。具体工作和创新点如下:一、搭建了以分布式运算框架为基础的WSN精确干扰框架。根据实际场景和应用需求,搭建了以分布式算法技术为核心的精确干扰框架系统。通过所搭建的系统,确立了对复杂环境具有较强适应性的干扰理念及流程:即依据高精度合作定位技术实现传感器节点自定位,通过节点位置关系构建超稀疏无线阵列,然后设计阵列发射信号实现对干扰目标区域精准功率传输,同时保证附近友方设备正常通信。在此基础上,明确了精确干扰系统对合作定位技术和精确功率传输技术的几项技术指标,对于后文展开技术研究具有重要指导意义。二、针对复杂场景下现有合作定位算法运算效率低、先验信息不足导致精度下降严重等问题,针对三种不同场景分别提出了具有高运算效率的分布式合作定位算法:（1）提出了应用于视距传播（Line-of-Sight,LOS）环境下的分布式合作定位算法。针对LOS环境中由于传感器网络节点数目庞大导致基于集中式优化框架的合作定位算法复杂度高、运算效率低、中心节点容易信息阻塞等问题,设计了基于并行分布式优化框架的合作定位算法。首先,通过设计冗余模型将原本不可分解的定位优化问题投影至互不交迭的高维空间,实现可分解优化问题建模。其次,对高维度优化问题进行分解降维,转换成多个小规模子优化问题并行解算,子问题的数目等于节点数目,其规模大小等于各节点的邻域点数目。子优化问题并行解算的框架打破了传感器网络规模的限制,通过分解降维从本质上降低了解算问题的复杂度。然后,在解算子优化问题时,采用半定松弛,将非凸问题转换成半定规划进行解算。最后,提出了惩罚因子自适应更新模型来保证非凸优化问题在分布式框架下的迭代收敛性。仿真结果及理论分析表明,所提算法极大地降低了运算复杂度,同时确保了定位精度高于现有同类型算法。（2）提出了应用于非视距传播（None-Line-of-Sight,NLOS）环境下的分布式合作定位算法。针对NLOS环境中,由于测距偏差导致定位精度严重下降,以及集中式处理框架运算效率低的问题,提出了降低NLOS误差、提高运算效率的分布式NLOS定位算法。首先,依据测量距离在NLOS环境中的上下界建立了启发式修正模型,该模型可以应用于缺乏NLOS传播路径等先验信息的情况。其次,采用投影松弛将建立的修正非凸优化模型转换成其凸包络优化模型。然后,设计了适应该凸包络模型的冗余表述形式,并搭建分布框架实现优化问题的分解降维,将原来的高维度凸优化问题转换成多个低维度子凸问题并行解算。由于该模型的子问题属于非光滑型凸问题,不能直接采用传统优化算法进行解算,因此进一步提出了近端梯度法对子问题进行求解。仿真结果及理论分析表明,所提NLOS合作定位算法极大地降低了算法复杂度,提高了NLOS环境下的定位精度。（3）提出了在LOS环境和NLOS环境下都能保持较高精度的强鲁棒分布式合作定位算法。传统NLOS定位算法和LOS定位算法都有一定局限性,算法应用环境不能互换,当先验信息严重不足导致无法预先判别传感器网络应用环境时,模型的限制可能导致定位性能下降。针对这一问题,提出了能同时适应LOS和NLOS环境的分布式合作定位算法。首先,利用距离测量的物理特性,引入修正因子建立了具有强鲁棒性的乘性模型。其次,采用投影松弛将非凸优化模型转换成其凸包络进行求解。然后,建立并行分布式框架,实现原大规模优化问题的分解降维和并行解算,在解算框架中,提出并推导了近端梯度法解算非光滑子问题。最后,从理论上分析推导了算法的几项重要指标:凸性、收敛性以及算法复杂度。仿真结果及理论推导均表明,所提算法有效打破了LOS和NLOS合作定位算法之间的壁垒,在LOS和NLOS环境中均具有相比同类型算法更高的定位精度,分布式框架极大地降低了算法复杂度。三、针对现有精确功率传输算法复杂度高而难以满足实际应用需求以及超稀疏无线阵列结构导致严重的栅瓣效应问题,分别提出了具有高效运算能力和抑制栅瓣效应的精确功率传输算法:（1）分析验证了基于合作定位的精确干扰可行性。从理论上推导了合作定位算法的Cramer-Rao下界（Cramer-Rao Lower Bound,CRLB）;分析总结了影响定位误差的因素。根据精确功率传输的基本原理,推导了满足功率聚焦的定位精度要求。理论结果与仿真实验表明,合作定位精度能够满足通信频段和部分雷达频段干扰需求。（2）提出了基于WSN的快速精确功率传输（Focused Energy Delivery,FED）算法。针对现有FED算法均存在算法复杂度高的问题,提出了基于极大-极小（Majorization-Minimization,MM）框架的快速FED算法。该算法直接对阵元发射信号进行优化设计,通过建立二次优化（Quadratic Constraint Quadratic Programming,QCQP）模型保证了目标区域的功率有效聚焦而被保护区域干扰功率得以抑制。通过推导目标二次函数的上界函数,将原本复杂的QCQP问题转换成一系列可直接得到闭式解的子问题进行迭代优化。仿真结果表明,所提算法实现了精确干扰的基本功能,降低了算法复杂度。（3）提出了抑制栅瓣效应的快速FED算法和分布式FED算法。针对WSN存在较为严重栅瓣效应的问题,分别提出了基于MM框架的快速FED算法和具有分布式运算能力的FED算法。首先,通过建立FED指标和栅瓣指标重新构建精确干扰优化模型。该模型在目标函数中加入l1范数对栅瓣水平进行约束。其次,为解决目标函数中同时具有二次函数和l1范数的混合规划问题,推导了新目标函数的上界函数,并通过连续两次采用MM算法实现快速FED算法解算。但是该算法因第二次MM框架嵌套中进行了特征分解而导致算法复杂度有较大提升,为进一步降低运算压力,随后提出了分布式FED算法。在该分布式算法中,通过引入交互变量实现了二次项和l1范数项的分布式交替独立优化,在各子问题解算中,分别采用MM框架和近端梯度算法来解算QCQP问题和l1范数问题,算法复杂度得以进一步降低。仿真结果表明,快速FED算法和分布式FED算法均实现了栅瓣抑制的作用,而分布式FED算法具有更低于快速FED算法的复杂度。