随着无线传感器网络的成熟与发展,分布式估计成为研究热点。因节点资源的受限性、传输媒介的开放性、节点分布式等特点,分布式目标定位容易遭受攻击。如何安全可靠地获取目标的位置信息是一个非常值得研究的问题。论文分析节点行为特征入手,研究拜占庭数据攻击下的分布式目标位置估计问题。针对现有的基于节点识别的拜占庭数据攻击防御方法的局限性,论文提出了一种基于地域相关性估计目标位置的方法,该方法移除了传统拜占庭识别方法中要引入锚节点或假设正常节点占多数的限制条件。在给定最优攻击策略下,所提出的分布式目标位置估计方法可以使拜占庭数据攻击无效。具体地,根据设计的约束规则,融合中心得到地域上符合特定分布规律的节点集合,再采用拟合方法实现目标位置的估计。此外,论文还分析了各种参数对所提出的分布式定位方法性能的影响,给出了约束规则阈值下限与观测时间长度的选取方法。此外,改进了原有恶意节点识别算法,减小了计算开销,从另一个角度解决了模糊节点识别率不高的问题。当拜占庭节点采用普通攻击策略时,地域相关性的目标位置估计方法可能失效。针对这一问题,论文研究了普通拜占庭数据攻击下的分布式定位问题。首先,研究了普通拜占庭数据攻击与节点行为特征间的关系,结果表明拜占庭节点采用普通攻击策略后,基于地域相关性的目标位置估计方法性能恶化。然后,在系统无法有效定位,传统拜占庭节点识别方法无法使用情况下,论文提出了一种基于目标位置先验分布的拜占庭节点识别方法,研究结果表明,所提出的方法可有效识别拜占庭节点,缓解拜占庭数据攻击的影响。最后,论文提出了一种基于统计特征的节点攻击策略识别方案,通过检测拜占庭数据攻击策略的类型,选择相应的拜占庭数据攻击防御方法。