目前,我国气象数据监测主要依靠遍布全国的气象站,但是气象站具有分布密度相对较低、部署位置单一、部署机动性较差、部署成本较高等缺点。而无线传感器网络可以快速部署,节点密度也可以根据需求调节,和自动气象站比成本也较低,因此将无线传感器网络应用于气象观测十分合适,为传统气象地面观测提供参考和帮助。采集的气象数据需要有位置信息的支撑才有意义,然而通常情况下,无法提前预知大量传感器节点的位置信息,因此无线传感器节点的自定位算法具有重要的研究意义。本文主要研究面向气象观测的无线传感器网络的定位技术,主要贡献如下：(1)只要节点有无线收发模块就可以依据RSSI(Received Signal Strength Indicator, RSSI)值测量节点之间的距离,无需额外的硬件设备。但是由于无线信号传播受到诸多环境因素的影响,仅仅依靠RSSI值来估计节点之间的距离误差极大。通过使用Crossbow公司的MicaZ节点搭建实验平台,探索验证节点距离远近与RSSI值强弱的关系的可靠性。通过实验表明,RSSI值不适于直接用于定位,但可以用于确定节点间的位置关系。(2)改进经典的与距离无关的定位算法APIT,通过充分利用锚节点之间的几何关系,引入Voronoi图缩小由节点通行半径增大造成的叠加区域,从而提高定位精度。(3)由于与距离无关的定位算法在精度上不及基于距离的定位算法精确,改进MDS-MAP这种集中式定位算法,可以用于对定位有更高要求的无线传感器网络应用中。通过引入节点密度分簇,改进MDS-MAP分布式算法应对更复杂的网络情况,在测距阶段通过四边形距离校正,进一步优化定位算法精度。