无线传感器网络是由大量具有不同感知能力的节点以多跳转发的方式形成的自组网。定位技术在无线传感器网络研究中具有至关重要的意义,由于定位场景的不同,定位技术的要求也不同。对于地形复杂、环境恶劣的月球表面,传感器节点在不同位置感知到的数据差异较大,因此每个节点采集的数据信息需要较准确的地理位置。针对这种特殊定位场景,不仅要求较大的监测范围,而且存在一些其他的问题与挑战:由于载荷的限制,部署的节点数目受限,导致节点的邻居节点数目较少;锚节点成本较高,考虑到网络整体成本,锚节点数目比较少;网络边缘部分节点的邻居锚节点甚至邻居节点数目低于3个,无法完成定位。因此本文采用一种基于集群部署的大范围监测方案,另外还需要有效的定位算法才能达到定位要求。本文针对上述问题,提出了一种基于RSSI及共线度的协作定位算法RCCL以及基于置信度的RCCL改进算法,并设计仿真实验说明了所提算法的有效性。本文具体研究的内容如下:首先提出一种基于RSSI及共线度的协作定位算法RCCL。本文利用初始锚节点之间的信息交换来学习月球表面信号衰落模型进而得到测距模型,并通过理论分析协助定位的锚节点坐标共线时定位误差大的原因,说明极大似然估计法的弊端,并针对这种情况,提出一种基于“通信圆”交点的共线定位方法。另外由于锚节点密度小、节点数目少,部分无法完成定位的未知节点采取新增虚拟邻居锚节点的定位方法来提高节点定位率。通过实验仿真将RCCL定位算法与基于RSSI的极大似然估计法、基于RSSI及共线度的改进三角质心算法进行比较,说明本文提出的算法在定位精度和节点定位率上都有了很大的提升,验证了算法的有效性。然后分析RCCL定位算法的误差来源,从RSSI测距、锚节点选取、循环求精三个方面做出改进。首先采用卡尔曼滤波与均值滤波结合的方法对RSSI测量值预处理;然后提出一种基于反向相对定位误差的置信度公式,作为未知节点在定位时选择已完成定位节点升级的依据;最后通过循环求精的方式得到未知节点最终估计坐标。实验仿真说明基于置信度的RCCL改进算法比RCCL算法的定位性能提升27%左右。