随着互联网深入到大家的生活之中,与互联网技术紧密联系的无线传感器网络无疑会得到长足的发展。无线传感器网络以通常意义上来讲就是利用传感器节点对某一区域进行感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的监测信息,并呈现给用户想要看到的相关内容。随着当前互联网产业的迅速渗透到各行各业,以互联网为基础的互联网+也有了蓬勃生机的发展,带动了无线传感器网络的深入研究和广泛应用,无线传感器网络结合互联网的思维将会为人类提供更便捷、舒适、智能的生活。作为无线传感器网络的核心技术,节点定位一直是研究的热点,如何将节点定位应用于二维环境下的一些特殊的环境下,能够将应用环境更细化的区分,以及更垂直化的深入的结合,即是本文的研究目的。本文的具体研究内容和创新工作如下：(1)本文首先介绍了无线传感器网络定位的研究背景和意义以及当前国内外研究现状,全面和详细的讲解了无线传感器网络定位技术及其分类,以及不同分类下的节点定位算法以及给出了定位算法的性能评价标准。(2)接着提出在二维环境下的测距方面的算法改进；在测距阶段,通过分析二维环境下经典的RSSI测距数学模型,建立了本论文的测距数学模型,并分析说明了影响RSSI测距的因素。基于当前的RSSI测距误差情况,对己提出的一种基于误差补偿的措施进行分析,并针对二维下的特殊条件即整体环境不一致、局部环境异常的情况下给出了一种基于已提出的测距误差补偿算法的改进,以期提高在特殊环境下的测距精度。(3)在研究定位阶段,分析了传统的质心定位算法的数学模型,并通过实验证明传统的质心定位算法的使用条件及影响质心定位算法的因素,并在此条件下建立了本论文的节点定位模型。针对传统质心定位算法存在的问题及适用环境,提出了本文的改进的质心定位算法,并通过实验证明本改进算法的适用性更强,当在二维环境下、信标节点密度较低、分布不均匀的环境下能有更好的定位效果,它的定位精度更高,且误差更小。接着将改进的质心定位算法结合基于RSSI的测距算法,对未知节点定位,显然通过添加距离辅助信息后,定位精度有了进一步的提高；而后提出改进的误差自校正算法,当应用环境对定位精度有更高的要求时,此误差自校正算法能够得到使用,且算法的精度和稳定性、可靠性都有所提高。(4)通过Matlab平台对以上改进算法进行了仿真,在仿真测距误差补偿算法时进行了误差补偿前后的对比实验,实验证明补偿后的测距能有效地提高测距的精度。而在定位算法阶段通过对比现有的算法证明了本文提出的改进算法在定位方面有更好的效果。