随着无线通信技术的快速发展和物联网时代的到来,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)近年来受到了工业界和学术界的广泛关注。无线传感器网络能够有效感知、收集所监测环境信息,因此广泛应用于室内外环境监测、目标定位与跟踪等各类监测应用中。在无线传感器网络的诸多应用中,由目标定位技术衍生的位置服务成为了当前最具发展潜力的互联网业务,因而受到了研究者广泛而持续的关注。因此,研究无线传感器网络目标定位技术具有重要意义,将对人类生活产生深远影响。在无线传感器网络目标定位技术中,由于设备无关的定位技术无需待定位目标携带任何无线设备,因而其应用场景更加广泛,受到了研究者的青睐。尽管国内外在设备无关目标定位方面已取得了诸多进展和重要成果,然而在一些实际应用场景中现有方法还面临以下挑战：首先,现有的设备无关目标定位方法应用于大规模监测中将面临部署代价大、人力成本高的问题;其次,现有的设备无关定位方法在追求高精度的同时忽略了定位方法的普适性和鲁棒性；再次,由于定位场景普遍存在复杂的带状网络结构特点,使得现有的定位应用中数据传输面临可靠性差、能耗高、延迟大等挑战,进而导致定位精度下降、系统运行周期较短、定位响应延迟大等问题。因此,研究更为普适的无线传感网低代价高可靠鲁棒性的设备无关定位具有很大意义和实用价值。本文分别从定位系统中目标定位方法自身和定位数据传输技术两个方面出发,以低部署代价、低人力代价、高定位精度、高可靠、鲁棒性定位为目标,提出一套从定位支撑技术到定位应用的具有普适性的无线传感器网络低代价高可靠鲁棒性的设备无关定位技术。本文的主要创新研究工作如下：(1)针对基于指纹的设备无关定位方法中部署代价高的问题,提出基于网格划分与分类估计的低部署代价定位方法。通过将一条链路覆盖区域划分为不同的网格,研究目标处于该链路不同位置的接收信号强度信息(Received Signal Strength, RSS)的波动特性,进而提出针对单链路的细粒度指纹信息,大大降低了参考节点的部署代价;建立由三条链路构成的三角RSS指纹,从而在降低部署代价的同时保证了定位精度；通过所建立的细粒度指纹信息,分别采用贝叶斯定理等学习方法,建立目标位置估计模型。大量实验表明,该方法较已有的基于指纹的定位方法在降低部署代价的同时实现了较高的定位精度,具有较强的实用价值。(2)针对基于模型的设备无关定位方法中普适性和鲁棒性差的问题,提出了基于链路RSS模型的低代价鲁棒性投票定位方法。根据目标对无线链路衍射、反射以及环境中的多径影响,提出了一种适用于室内外不同场景下的链路RSS定位模型,以提高定位方法的普适性。现有的基于RSS的定位方法以密集部署获取较高定位精度,与之相反,我们根据所提出的链路RSS模型提取单链路的细粒度RSS分布特性,有效降低了定位的部署代价和人力代价；在此模型基础上,提出了多链路投票定位方法以保证定位精度和对环境噪声的鲁棒性。最后通过大量实验验证和对比,评估了所提出定位方法的有效性。(3)针对定位场景中普遍存在的复杂带状网络结构而导致数据传输丢包率增大的问题,提出了一种适用于带状网络的可靠机会路由方法。根据光路传播特性,提出基于虚拟平面镜反射的转发候选集方法,保证数据传输的有效方向,解决了现有候选集选择方法在复杂带状结构中出现的候选集选择失效问题；在此基础上,建立合适的传输角度,确定数据的有效传输方向,使得数据通信仅在有效夹角内进行,从而减小通信开销和节点能耗；采用渗流理论分析,建立候选集选择过程中参数的理论上下界,以提高数据传输成功率、减小能耗,保证定位数据传输的可靠性。通过实验验证,所提出的机会路由方法可以有效提高复杂带状网络中数据传输成功率,减小能耗,从而为定位应用提供可靠保证。(4)针对定位数据产生频率高、数据量大、准确度要求高的特点,传统基于地理位置的机会路由面临可靠性差、丢包高、能耗大、延迟大等问题,提出适用于定位数据的可靠数据传输控制方法。在选择转发节点上,提出综合考虑节点距离和剩余能量作为转发节点优先级的判定标准,从而降低能耗、平衡网络负载,为定位系统长期运行提供保证；提出采用基于虚拟平面镜的机会路由算法对传输角度进行控制,将复杂转弯结构映射为简单的线性拓扑,从而降低了定位数据传输丢包率,实现定位数据高效可靠的传输,提高定位应用的可靠性；提出充分考虑网络结构,根据传输角度保证候选节点处于有效传输方向上的传输控制方法,从而保证了从源节点到目的节点的最短路径,因此,有效减少了传输时延,保证了定位响应的时效性,为定位应用提供可靠支撑。