无线传感器网络是一种新型的数据采集技术,它包括能量供应单元、传感单元、信息处理单元、通信单元、储存单元等多种单元的传感器节点通过自组织方式构成的网络。基于RSSI测距的定位技术是一种廉价的定位方法，其RSSI值可以从传感器节点自身直接得到，对硬件的要求较低，是无线传感器网络定位中最常用的一种方法。针对数据预处理、距离测量、位置计算三个不同阶段，本文主要在以下几个方面进行了改进与创新。在数据采集预处理阶段，针对RSSI值易受环境影响，先用均值剔除法处理数据，再用FCM模型对处理后的数据进行聚类，选取以RSSI值为标准聚类中心最大的一类，求这一类所有RSSI值的几何平均数作为最终结果，通过实验证明了该模型的可行性。在测距阶段，针对统计均值模型、高斯校正模型、平均值剔除模型在不同环境，要选择不同的环境散逸指数，以及基于锚节点的高斯校正模型参考的邻近节点与已知节点的距离是一个固定值的问题，提出了基于锚节点的FCM模型。本文模型将连通信息和RSSI值结合起来共同定位，对由被测RSSI值得到的距离进行修正，并且选用与中心节点距离最近的锚节点作参考来代替固定距离的邻近锚节点，不仅能够消除路径散逸指数，还具有普适性。在位置计算阶段，考虑到实际运算中，会出现无解的情况，分析出现无解时的两种原因，针对由于数据问题而出现的无解情况，运用修正的三边测量法，在程序中添加了一个判断阈值来计算重叠区域的特征点，在阈值范围内，可以计算出未知节点的坐标，否则重新选择参考锚节点求解特征点，求出特征点后再通过改进的加权质心算法，得出最终的定位结果。最后对无线传感器节点定位进行了测试，结果表明该模型能在一定程度上增加定位精度，基本满足应用要求。