无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)在国防军事和环境监测等诸多领域中广泛应用,但是其监测收集的数据只有与传感器节点的位置信息结合才有意义。因此,实现高精度的节点定位是WSN应用的基础和前提。目前,WSN的节点定位方法大多只适用于部分应用环境,不能解决传感器网络面临的所有定位难题,节点定位方法仍是充满挑战性的热点课题。本文第一章介绍了WSN节点定位的背景及意义,详细论述了WSN的国内外现状,最后概括了本文的主要研究内容。第二章描述了WSN的体系结构、传感器节点结构及WSN的特点和关键技术,阐述了节点定位的基本原理和节点位置的计算方法,剖析了几种经典定位算法的定位原理和优缺点,最后叙述了定位算法的性能评价指标。第三章介绍了基于接收信号强度的室内二次定位方法和一种改进的加权质心定位算法。基于接收信号强度的室内二次定位方法通过优化处理RSSI值,根据应用环境修正路径损耗指数,有效提高了算法的定位精度;一种改进的加权质心定位算法在节点能耗允许范围内,适当增加算法的复杂度,降低质心定位算法对网络连通度的依赖性,拓展了算法的应用范围。第四章研究了一种用于WSN三维定位的迭代估计方法。现有WSN三维定位算法大部分借鉴并基于相对成熟并且算法性能较好的二维定位算法原理,将其扩展至三维空间以实现节点定位。因此,基于质心迭代估计的WSN二维定位算法原理提出一种用于WSN三维定位的迭代估计方法。该算法首先获取来自各信标节点的RSSI,并计算当前连通信标节点所张成三维空间的质心坐标及其与未知节点间的RSSI,然后利用该质心替代离未知节点最远的信标节点,从而不断缩小与未知节点连通的信标节点所张成的三维空间范围,提高了算法定位精度。实验结果证明:本章算法定位性能良好,适合三维空间的节点定位。第五章在雷达定位的基础上研究了基于信号相位搜索的WSN节点定位算法。该算法首先利用改进的投影近似子空间跟踪(Projection Approximation Subspace Tracking,简称PAST)技术保证节点接收信号相位信息的前提下分离信号子空间和噪声子空间,并基于余弦相似性算法原理根据未知节点接收信号相位信息和计算像素单元信号相位信息构建目标函数,克服信号相位信息的缠绕性问题,从而将节点定位问题转化为搜索目标函数最优解问题,基于质心定位算法原理,根据连通信标节点位置信息确定初始搜索像素单元位置,最后采用梯度下降法快速搜索获得目标函数的最优解,减小定位未知节点所耗时间。实验结果证明,基于信号相位搜索的WSN节点定位算法能实现对未知节点的精确定位。第六章为总结和展望。总结本文的主要研究工作,并对WSN节点定位研究进行展望。