无线传感与激励网络(Wireless Sensor and Actuator Networks, WSAN)是在传统无线传感网络(Wireless Sensor Networks, WSN)的基础上引入激励器而衍生出的一种全新的网络。在WSAN中,普通传感器感知周围的环境信息,而功能相对强大的激励器则对信息进行处理、决策,并作出反应。由于激励器的引入WSAN在极大地扩展了传感网络的功能和应用的同时,也面临着异构节点间协调、通信、调度等诸多问题的挑战。另外,与WSN应用相似,对于大多数的WSAN应用来说,没有位置信息的传感器测量数据同样是没有意义的。因此,节点定位技术也是WSAN的一项支撑技术。为此,本文在分析研究传统WSN节点定位技术的基础上,对WSAN节点定位技术展开了研究。现有研究表明,在WSN中半定规划定位方法在较少信标点的情况下即能达到较高的定位精度,本文为此主要研究了基于半定规划的WSAN节点定位技术。首先,本文介绍了传感网络节点定位的半定规划松弛模型(fullSDP)。该模型以最小化节点间距离误差为目标函数,节点间距离为约束,将节点定位问题建模成一个最优化问题,并将其松弛为一个半定规划问题。此外,本文还通过理论分析及仿真详细研究了四种相关的非测距半定规划定位方法。其次,针对噪声情况下fullSDP定位结果向信标点凸包中心汇聚的问题,本文提出了一种新的高斯噪声下基于半定规划的WSAN节点定位算法。分析及实验结果表明,该算法能有效地克服fullSDP节点估计位置向信标点凸包中心汇聚的问题,在计算复杂度相仿的情况下明显提高了定位精度。另外,将其结果作为初始点进行梯度搜索,能进一步提高定位精度。然后,本文介绍了几种针对半定规划定位方法计算复杂度高这一问题的处理方法,并主要研究了解决大规模网络节点定位问题的分布式定位方法。为充分利用激励器节点较强的功率控制和移动能力,本文还研究了一种基于移动激励节点多级功率的非测距半定规划分布式定位算法。仿真分析表明,激励节点以多级功率发送信标信息能极大地提高定位精度。最后,针对基于分簇的半定规划分布式定位算法在分簇不均匀时存在部分簇计算复杂度仍然较高的问题,本文提出了一种新的基于传感器节点的半定规划分布式定位算法。该算法将定位计算分布在每一个未知节点上,有效地解决了大规模网络定位问题计算复杂度高的问题。同时,该算法通过利用几何方法计算两跳邻居间的距离并将其加入约束条件中,保证了定位精度。分析与仿真实验表明,该分布式算法在计算复杂度和定位精度上均优于分簇算法。