本项目专注于研究并实现一般被称为Device-free Passive Localization（设备非依赖无源定位）的技术，即在目标不携带任何电子标签或传感器的情况下，利用无线传感器网络本身射频信号（如RSSI接收信号强度）受物理阻挡、反射或散射产生的变化来感知目标位置。在MATLAB环境中构建完整的仿真系统，具体涵盖以下功能模块：1. 网络环境搭建：模拟生成监测区域，支持随机或规则布置无线收发节点，构建密集的无线链路网络；2. 信号扰动建模：基于对数正态阴影模型（Log-normal Shadowing Model）及衍射理论，模拟目标物体进入监测区域时对特定链路信号造成的衰减（Shadowing Effect）；3. 异常链路检测：通过滑动平均或方差分析算法，实时识别并提取受目标影响的链路集合；4. 定位核心算法：实现基于几何的定位方法（如加权质心算法、椭圆交叉定位法）或基于无线电层析成像（Radio Tomographic Imaging, RTI）的图像重建算法，计算目标的坐标位置；5. 轨迹平滑与跟踪：集成卡尔曼滤波（Kalman Filter）或粒子滤波算法，对离散的定位结果进行时域平滑，提高移动目标的跟踪精度；6. 性能评估与可视化：提供图形化界面展示节点分布、受扰动链路、真实轨迹与估计轨迹的动态对比，并自动计算均方根误差（RMSE）及生成累积分布函数（CDF）图以量化评估算法性能。
