无线传感网络节点自定位问题是无线传感网络的基础研究内容之一,具有重要的研究价值和研究意义。传感器节点能成功并准确地进行定位,不仅能向需要位置信息的区域监测等应用提供支持,同时其对基于地理位置信息路由等无线传感网络相关研究也具有重要意义。由于节点在功耗、成本和部署等方面的限制,一般定位算法利用少量能够感知自身位置的节点,通过网络中各节点间的协作进行定位。而定位过程中如何让定位结果更加准确,且在干扰环境下提高节点定位的稳定性等,一直是定位算法研究的目标。本文依托中科院知识创新工程项目,对无线传感网络节点自定位算法技术展开了研究。主要研究内容包含以下几个方面:1)模糊化的无线传感节点自适应定位算法的设计和实现:现有静态网络节点定位算法主要分为测距相关算法与测距无关算法。针对前者定位稳定性较差而后者定位精度相对较低的现状,本文提出了一种使用模糊化方法,并具备自适应能力的定位算法。算法通过对收集到的测距信息进行自适应地模糊化处理,减少了环境噪声对定位的影响,提高了定位稳定性和定位精度。实验结果表明,与DV-Hop算法和Spring算法相比,本文提出的算法减少了约31%和6%的定位误差,且定位稳定性较好。2)基于模糊化的移动节点定位算法的设计和实现:现有移动网络节点定位算法中,基于Monte Carlo定位算法存在精度低或是通信开销大的问题。本文基于以上现状,提出了一种基于模糊化的移动节点定位算法。算法通过将过滤阶段的信息进行模糊化处理,使得在通信量较小情况下,算法仍然具备良好的定位精度。实验表明,和MCL和MSL算法相比,本文提出的算法在收集数据量不变的前期下,减少了约20%和13%的定位误差。3)无线传感网络定位仿真平台的设计和实现:现有节点定位算法较多且缺乏模拟实验的统一平台,使设计新算法和研究已有算法时,普遍具有研发时间长,重复工作多的问题。本文鉴于此,设计并实现了定位仿真平台,使得算法实验者和算法设计者有了统一和简单的界面和接口,极大的方便了项目中算法的研发和比较工作。