近年来,无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)以低成本、低功耗、多功能、自组织等特点,广泛应用于军事、环境、工业等领域,定位技术是WSN的关键技术之一。气体源定位是通过监测节点所测得气体浓度值结合气体扩散模型来估计气体泄漏点位置,有助于火灾早期探测和危险气体泄漏预警。本文介绍了无线传感网络的特点及气体源定位的研究现状,深入分析了无线传感器网络定位技术。针对现有气体源定位算法只考虑气体扩散的平稳情况,重点研究了非平稳态的气体源定位问题,具体展开工作如下：深入研究了气体扩散理论,推导了无风条件下的非稳态气体扩散模型。以此为基础,构建了二维环境下传感器的气体浓度测量模型,并结合无线传感器网络的应用特点,利用传感器测量信息,将气体源定位问题转化为全局优化问题,进而提出了二维环境下基于多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm, MPGA)的集中式气体源定位算法。MPGA采用相互独立且不同进化机制的多种群协同进化,且有全局搜索能力强、收敛速度快等优点,能有效求解气体源参数。针对选择操作破坏了算法的种群多样性,引入了逻辑循环移位交叉,增加个体的多样性,提高算法的有效性。仿真结果表明所提算法对二维非平稳态气体源定位的可行性,同时表明所提算法相对于质心定位算法,具有更高的定位精度和更强的鲁棒性。目前气体源定位算法仅考虑二维情形,而实际应用场合均为三维环境,因而将二维气体源定位算法推广到三维。利用扩散定律推导了三维气体浓度测量模型,构造了优化目标函数,并利用多种群遗传算法对气体源参数进行求解。仿真表明所提算法在三维空间仍具有较好的定位效果。