无线传感器网络是由分布在监测区域内的配备无线通信模块的传感器节点通过自组织的方式构成的网络。无线传感器网络涉及了传感器、嵌入式、分布式计算、现代通信、微型化等多个科技前沿技术,被广泛应用于军事、环境科学、医疗护理、智能家居、现代农业、智能交通等领域。节点定位技术是无线传感器网络的核心技术之一,获取节点的位置是整个传感器网络能够监测区域、勘测环境的前提条件。随着无线传感器网络规模的不断扩大,以更低的成本来完成更精确的定位就显得尤为重要。针对这一现状,本文重点探讨和研究了一种经典的非测距算法——DV-Hop定位算法,并提出了提高定位精度的AFDV-Hop定位算法,并在仿真中比较了这两种算法的优缺点。本文从系统模型入手,介绍了无线传感器的网络模型、硬件模型和信号模型,并以此为基础对定位技术的分类、定位算法的评价指标以及几种经典的未知节点位置估算方法做了详细分析。在提出AFDV-Hop算法之前,本文引入了量化不均匀度理论,保证了本文在进行仿真对比过程中数据的严谨有效性。而后通过图论的知识分析了DV-Hop算法产生误差的原因,从理论和仿真两个方面,对不均匀网络在DV-Hop定位算法中的产生的影响进行分析。通过对经典DV-Hop算法和AFDV-Hop算法的仿真比较,得出结论,AFDV-Hop算法在网络分布不均匀度为20%的情况下,定位误差改善约30%,且随着网络不均匀度的增加,算法对节点定位精度的改善越明显。