随着无线传感器网络应用的日益广泛,对无线传感器节点位置信息及其准确性的要求不断提高,如何使无线传感器网络的定位更加准确,吸引了众多研究学者的广泛关注。现有研究主要集中于以下几个方面:采用更多的锚节点(即位置已知、但价格昂贵的节点),并优化其部署位置;开发更精确的节点间几何测量技术;研发更准确的无线传感器网络定位算法。本文将针对前两个方面展开研究。首先,从全新的角度分析了锚节点的最优部署策略。第一,同现有仅考虑噪音服从独立同分布的情况不同,本文采用更符合真实情况的与距离相关的噪音模型。第二,同现有研究依赖于已知传感器位置的假设不同,本文将此条件放宽为传感器节点的位置服从随机均匀分布,并采用费希尔信息矩阵(Fisher Information Matrix,FIM)行列式的均值作为衡量锚节点部署最优性的标准。分别利用理论分析和数值仿真的手段,深入分析了不同情况下锚节点的最优部署位置,并基于该研究成果验证了在噪音与距离无关情况下均匀分布于定位区域边界并非锚节点的最优部署位置。其次,采用极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)方法,融合了两种常用的低成本距离估计方法—基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)和基于邻接信息的距离估计方法。大量的数值仿真和实验分析表明,本文提出距离估计方法优于其它两种方法,并且接近于克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)。综上所述,本文深入研究了锚节点部署和距离估计优化两个关键问题,为进一步优化无线传感器定位提供了重要的理论基础和方法指导。