无线传感器网络(WSN)已经广泛应用于军事国防、抢险救灾、环境监测与城市管理等众多领域。在这些领域的应用中,都需要网络中节点的地理位置信息,以获知信息来源的准确位置,没有位置信息的节点是不具有应用价值的节点。所以,节点定位问题是WSN中的一个重要研究方向。在实际的应用中,节点不仅是分布在三维空间环境中,而且节点还可能是移动的。现有的节点定位算法大多是针对二维空间范围的,而且是较多地针对静态的未知节点进行定位。因此,研究WSN的静态以及移动节点定位具有重要的理论价值和应用价值。针对以上问题,本文提出了一种基于接收信号强度指示测距算法(RSSI)、基于到达角度测距算法(AOA)和最小二乘支持向量机(LSSVR)相结合的WSN三维节点定位算法。本文的主要工作包括如下:论文阐述了本选题的研究背景、国内外的研究现状和研究的目的及意义,接着对WSN的系统结构、传感器节点的硬件结构以及WSN的特点和应用进行了简单阐述。在此基础上,针对目前各种WSN节点测距算法和定位算法,按照不同的分类标准对其进行了详细的阐述和分析,并介绍了定位算法的性能评价指标。针对三维环境下的静态节点定位问题,本文提出了一种RSSI测距和AOA测距结合的LSSVR定位算法。提出算法在RSSI测距信息中引入AOA角度测距信息,以多个锚节点为圆心,其无线射程为半径画圆,圆的重合部分为未知节点的位置区域,基于RSSI测距的重合部分与基于AOA测距的重合部分集成以后,重合部分的面积显著减少,剔除了无效区域。在此基础上,将融合了节点间距离、方位角和仰角的测距信息作为LSSVR的输入进行建模,实现对未知节点的定位。Matlab仿真实验结果表明,与基于RSSI和LSSVR,基于AOA和LSSVR,基于RSSI和AOA的节点定位算法相比较,论文提出的基于RSSI-AOA和LSSVR的三维静态节点定位算法能有效地减小定位误差,提高定位效果。针对三维环境下的移动节点定位问题,从WSN的多跳性入手,利用锚节点与未知节点之间的最短距离跳数构建移动节点的运动模型。同时,建立了移动节点状态下LSSVR的建模机制。在融合了节点间距离、方位角和仰角的测距信息的基础上,通过选取满足最短距离跳数的邻居节点,采用LSSVR移动节点建模机制对移动未知节点进行有效定位。采用Matlab进行了实验验证,仿真结果表明,与基于RSSI和LSSVR,基于AOA和LSSVR,基于RSSI和AOA的节点定位算法相比较,论文提出的基于RSSI-AOA和LSSVR的三维移动节点定位算法能有效地减小定位误差,能够满足实际应用的需求。