近年来,在全国建设“智慧城市”的大背景下,无线传感器网络以其强大的信息采集、处理和传输能力,引起了人们极大的关注并且成为研究的热点。无线传感器网络是一种智能的多跳自组织系统,它由大量的部署在监测区域内的微型传感器节点组成,这些节点相互传递信息,协同地感知、采集和处理监测区域内各种环境或对象信息,再通过无线通信协议把这些信息实时地发送给观察者。无线传感器网络是一种比较新的信息处理技术,它在军事侦察、抗险救灾、医疗卫生、环境监测和预报、智能家居等诸多领域应用广泛,发展前景也十分广阔。通常情况下,监测区域内的传感器节点是随机部署的,不可能所有的节点都能通过GPS定位等方式获得自身的位置信息。因此,为了实现传感器网络对目标监测、跟踪、识别等目的,确定传感器节点自身的位置是至关重要的。现有的大多数定位算法在设计时往往针对的是静态传感器网络,没有考虑节点的移动特性,对于移动无线传感器网络节点的定位研究较少,而且定位效果并不理想。因此,研究移动场景的无线传感器网络节点定位显得十分迫切。本文首先介绍了无线传感器网络的体系结构和关键技术,对无线传感器网络的节点定位技术做了系统的描述,同时分别详细阐述了静态传感器网络和移动传感器网络中几种典型的节点定位算法,包括基于距离的、非测距的算法以及基于序列蒙特卡洛的定位算法。本文的重点是在序列蒙特卡洛定位算法的基础上,提出了一种新的定位方法——RCBMCL算法,在预测阶段的锚盒子获取进程中,通过融合RSSI原理和质心原理,能够增加锚盒子的可靠性,优化采样区域,进而提高节点的定位精度。虽然该算法在一定程度上增加了定位复杂度,但是整个计算过程耗能比较少,优化效果明显。仿真结果表明,相比于传统的MCB定位算法,该算法能有效地提高定位精度。