无线传感器网络（WSN）定位技术作为物联网感知层的重要基础,已广泛应用于军事勘察、环境监测、智慧城市等领域。基于时间测量的WSN定位技术具有标签容量大、定位精度高、硬件要求低等优势,已逐渐成为该领域的研究热点。在此背景下,本文以实现大规模、快速部署、低功耗、高精度的WSN定位技术为研究目标,重点对基于时间测量定位技术中的时钟同步、网络拓扑重构、非视距误差消除等问题展开研究。论文的主要工作和贡献概括如下:1.针对时钟频偏对传统TOF（Time of Flight）测量影响较大、现有测距协议在共享介质传输条件下需要专门的控制协议以保证TOF测量不被中断等问题,提出了基于多站TWR（Two Way Ranging）并行测量和时钟频偏补偿的TOF定位算法。算法能够在短时间内同时与多个基站进行TOF测量,减少了标签移动性对TOF测距过程的影响。时钟频偏估计和补偿的方法能够完成节点的时钟同步。仿真结果表明,本文算法相比于传统TOF定位算法具有更高的定位精度,同时表现出对节点移动的鲁棒性。此外,该算法在基于IEEE 802.15.4a标准的UWB（Ultra Wide Band）无线信号定位系统中进行了测试和验证,能够同时实现四个基站TOF测量,定位精度小于20cm。2.针对采用单一类型测量值的传统定位算法难以满足多项定位性能指标的问题,提出了基于TOF和TDOA（Time Difference of Arrival）的高精度混合式定位算法,充分结合了 TOF定位算法高精度和TDOA定位算法在标签端低能耗的优势。仿真结果表明,本文算法相比于传统TOF定位算法具有较低的标签能量损耗,相比于TDOA算法具有较高的定位精度。3.目前已有的研究需要事先测量基站位置坐标以满足基站位置已知的假设条件,从而在部署大量基站时,极大地增加了网络实际部署的工作量。本文在基站位置未知的前提下,提出了基于基站相对坐标系自动建立的标签TDOA同步定位联合算法。通过引入基站虚拟TOF的概念,算法能够实现基站的时钟同步和网络拓扑重构,并且在基站缓慢相对运动时依然具有动态拓扑能力。标签通过一次定位请求信号发射完成时钟同步和TDOA定位。仿真结果表明,与现有算法相比,本文算法不需要预先测量和获得基站位置,能够实现基站网络拓扑重构和标签的同步定位。4.针对NLOS（Non-Line-of-Sight）误差对定位结果造成较大偏差的问题,本文提出了基于二阶锥松弛约束的加权最小二乘NLOS误差消除方法。该算法利用NLOS误差信息包含于NLOS测量值的特性,在简化加权最小二乘约束条件的同时,结合测量噪声方差和NLOS测量值设计了一种新的NLOS权值计算方法。最小二乘约束条件与权值计算均不需要NLOS误差上确界作为已知条件。在多组NLOS误差参数设置下的仿真测试对比中,本文算法相比现有的NLOS误差消除方法表现出更加稳健的NLOS消除性能。