无线传感器网络是近年来受到国际学术界和工业界广泛关注的新兴技术,在工业、军事、环境等领域具有广泛的应用前景。节点定位作为无线传感器网络的关键支撑技术和研究热点,对于无线传感器网络的基本理论方法和应用基础研究都有重要意义。本文以定位优化思想为指导,研究提高定位精度,降低能量消耗的无线传感器网络定位方法,以实现定位系统综合性能的协调最优化等目的。为了提高传感器节点的定位精度,将多种节点坐标计算方案(极大似然估计、基于泰勒分解的最小二乘法和加权最小二乘法、次梯度法等)应用于定位求精中,分析和比较了它们的性能;为了解决实际定位过程中锚节点存在的自身位置偏差,设计了相应的坐标求精方法(总体最小二乘、约束总体最小二乘);在此基础上针对无线传感器网络定位误差的特点推广了定位误差的估计下限(参数无偏估计的Cramér-Rao下限)。针对无线传感器网络低成本、低能耗的要求,在继承DV-Hop定位算法优点的基础上,提出根据跳数来调节节点定位过程中的数据包接收量的LDV-Hop定位算法。算法在局部范围内索取定位信息,并可以部分抵制MAC层冲突带来的错误信息。基于Ns-2平台的仿真试验表明,相比DV-Hop定位算法,LDV-Hop定位算法有更高的定位精度,能有效降低数据通信量,并且对于不规则形状的节点分布具有较强的适应性。针对无线传感器网络中少量新加入节点需定位和某些移动后节点需重定位而不需要全部网络节点参与的特点,提出了一种按需定位算法(ODLA)。算法仅对需要定位的节点进行坐标计算,避免了整个网络的参与,较大程度的降低了网络能耗,提高了定位速度。仿真结果显示了该定位算法在两种坐标计算方法下所达到的定位精度和实现定位所需要的邻居节点范围,并且证明该算法对于不规则形状的节点分布具有较强的适应性。为了解决传感器节点无线通讯范围不规则引起的定位误差问题,利用图论的相关原理和方法,对无线传感器网络节点不规则通讯范围和通讯有向性进行了建模,通过对有向网络节点之间的通讯路径进行分析,提出了网络节点间通讯不对称情况下的定位解决方法。不同场景和条件下定位性能的实验显示,对规则的网络拓扑,经修正后的有向网络较修正前定位精度一般可以提高10%以上;对不规则的网络拓扑,提高网络平均连通度以形成强连通图,可以较好提高定位精度。无线传感器网络中存在边缘节点和一定数量的亚孤立节点,若对其进行有效判断和处理,将会降低整个网络的定位误差。基于图论相关原理和方法,首先对边缘节点和亚孤立节点的判断方法进行了研究,通过对此类不良节点周围的节点密度、接收锚节点的范围和方向进行分析,提出了无线传感器网络中边缘节点和亚孤立节点的定位方法。不同场景下定位性能的仿真实验显示,对规则的网络拓扑,经修正后不良节点的定位精度比修正前一般可以提高17%以上;对不规则的网络拓扑,经修正后的亚孤立节点定位精度比修正前一般可以提高10%以上。针对无线传感器网络由于消息冲突以及能量受限等原因导致的节点失效问题,提出一种基于扩展子图的相对定位算法(ESGF)。算法将整个网络分成若干个子图,然后将子图进行局部相对定位,并将已定位子图转换合并实现扩展子图,同时补充新的边界节点协助其余节点定位。通过将该算法与聚类SPA相对定位算法进行比较,表明该算法在降低通信量的同时,有效减少了失效节点的产生,较大地增加了节点定位覆盖率。实用中的无线传感器网络节点往往分布在三维空间中。为了减小定位误差、提高算法的适应性,利用三维空间抽样和范围约束的方法,并结合对成功样本点的加权筛选,获得节点的三维估计坐标以实现定位。针对不同的节点功能,算法可以在基于跳数和基于距离方式下进行,并采用三种不同的抽样方案对这两种方式进行了分析和比较,且引入不规则的网络空间分布以检验算法的定位性能。通过研究定位求精、定位局部化和按需化、不良定位条件处理和三维抽样定位,系统地解决了无线传感器网络的定位优化问题。