在无线传感器网络节点定位中，依照是否需要测量传感器节点间的距离，可以将定位算法划分为两大类：需要测距（Range-based）和不需要测距（Range-free）。其中，Range-based算法定位精度较高，但测距时容易因环境、节点能量的限制影响算法性能；Range-free算法硬件成本低，节点能耗小，但定位精度较低。基于动态锚节点的改进加权定位算法（Improved Weighted Localization Algorithm Based on Dynamic Anchor Nodes, IWLA-DAN）是将以上两类算法进行融合实现定位。该算法根据“能与未知节点通信的三个锚节点构成的三角形三边相等时定位误差最小”这一理论，筛选锚节点，利用加权质心定位算法计算未知节点的坐标，并逐次升级定位出的未知节点为伪锚节点参与下一节点的定位。本文对该算法进行了研究与改进，具体内容如下：
　　（1）分析了 IWLA-DAN算法的不足之处，提出一种基于距离修正的改进加权质心定位算法。首先，为了减小环境等因素造成的测距误差，提出一种测距修正方法，即将修正节点设为离未知节点最近的锚节点，并利用未知节点和修正节点间的测距误差因子来修正其他锚节点的测距值。其次，针对IWLA-DAN算法权值的片面性，提出新的权值，当未知节点处在锚节点组成的三角形内时，利用此三角形的三个角度作为权值代替原有的权值，这样更能体现出三角形的形状对定位结果的影响。最后，当网络中存在无效节点（能和未知节点本身通信的锚节点少于3个的这类未知节点），提出一种改进的跳数、平均跳距计算方法，寻找锚节点辅助定位。仿真结果表明，改进算法可以得到比IWLA-DAN算法更高的定位精度，稳定性也更好。
　　（2）在上述改进算法的基础上，提出一种基于虚拟锚节点的改进加权质心定位算法。当未知节点位于锚节点构成的三角形内时，计算其坐标。把所有满足此条件的未知节点当作虚拟锚节点，参与到剩余未知节点的定位。仿真结果表明，基于虚拟锚节点的改进加权质心定位算法对于无效节点的定位更加精确，能够获得更好的整体定位结果。