1、無線傳感與激勵網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensorand Actuator Network，WSAN)是一種在WSN(Wireless Sensor Network)中引入激勵器節(jié)點（actuators）而形成的功能更加完善的網(wǎng)絡(luò)。這種網(wǎng)絡(luò)通過激勵節(jié)點之間以及激勵節(jié)點與傳感節(jié)點之間的互相協(xié)同來完成對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的信息的感知、處理，并做出相應(yīng)的反饋行為。在某種意義上，WSAN不僅能夠?qū)ξ锢硎澜绲男畔⑦M行感知，同時能夠做出改變物理世界的行為。

2、由于微電子技術(shù)、嵌入式技術(shù)及無線通信技術(shù)的發(fā)展，WSAN中節(jié)點的成本、功耗都有所降低，感知和傳輸能力大大提高，因此應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也越來越大。與此同時，WSAN的重要支撐技術(shù)——節(jié)點定位技術(shù)也面臨基于新的網(wǎng)絡(luò)特點的新挑戰(zhàn)。結(jié)合WSAN網(wǎng)絡(luò)的定位需求，基于對傳統(tǒng)定位算法的分析研究，本文重點研究了在靜態(tài)WSAN中基于半定規(guī)劃的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)分布式定位算法。
　　 首先，簡要介紹了WSAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、節(jié)點組成、網(wǎng)絡(luò)特點以及WSAN定位技術(shù)面臨的

3、挑戰(zhàn)，概述了基于到達時間等幾種基礎(chǔ)測距技術(shù)及三邊定位算法等幾種經(jīng)典定位方法。其次，分析研究了傳統(tǒng)定位分類方法中集中式和分布式的定位分類標準以及在此兩種分類標準下的六種定位經(jīng)典定位算法，通過原理分析和仿真實驗驗證了兩類算法各自存在的優(yōu)缺點。然后，討論了在WSAN網(wǎng)絡(luò)中有噪和無噪的情況下節(jié)點定位的半定規(guī)劃（Semi-definite Programming，SDP）建模問題，并指出了半定規(guī)劃的定位結(jié)果可能存在高秩性以及中心匯聚問題，據(jù)此分析

4、了經(jīng)典的半定規(guī)劃求精算法——梯度搜索算法。接著，概括和總結(jié)了三類現(xiàn)有的大規(guī)模定位算法，并選取了三種分類中的典型算法進行理論分析及仿真比較，討論了現(xiàn)有的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)定位算法在定位精度、定位時間上受噪聲、通信半徑以及錨節(jié)點分布的影響及變化情況。通過三種算法的比較給出每種算法適用的定位環(huán)境。
　　 最后，本文研究了一種新的邊松弛方法，從不同角度對其在FSDP及SSDP算法中的性能進行了仿真驗證。針對大規(guī)模WSAN定位問題中，基于SDP的