无线传感器网络是集成传感器、无线通信和嵌入式系统三个方面技术于一体的网络技术，在军事、农业、工业、环境、医疗、家庭和其它的商用领域有着很高的应用价值和广阔的发展前景，是目前学术界研究的热点问题之一。节点的空间信息属性是无线传感器网络应用信息中一个关键信息，节点定位技术是无线传感器网络的重要研究内容之一。传统的节点定位方法在软硬件复杂度和定位精度两个方面具有不可调和性，加上无线传感器网络本身的特性(低功耗、数量大、硬件资源有限、价格便宜等)，使得上述传统定位技术不适合无线传感器网络节点定位。因此急需一种计算精度高同时软硬复杂度低的节点定位算法来满足无线传感器网络节点自定位发展的需要。随着下一代互联网(IPv6)的不断成熟和发展，无线传感器网络与下一代互联网实现全IP通信已经成为发展的必然趋势，因此将互联网协议IP应用于无线传感器网络显得很紧迫。由于无线传感器网络本身的特性，传统的IP协议栈(IPv4，IPv6)并不能直接应用于无线传感器网络中，因此需要针对无线传感器网络特性制定特殊的IP协议。uIPv6协议就是一种修改过的针对无线传感器网络应用的IPv6协议。　　本文对无线传感器网络的无线电干涉定位技术进行了研究，系统地实现了该定位实验系统，改进了后端定位解析算法。本文详细介绍了该方法的原理及其理论推导，建立了实际的数学物理模型。设计了该定位系统的硬件设计、软件设计，系统地实现了该定位实验系统，提出了两种新的后端定位解析算法：遗传高斯牛顿算法(GA-GN)和遗传改进的高斯牛顿算法(GA-MG-N)。实验结果表明，与遗传算法(GA)相比，新的算法不仅增加了定位精度，同时还大大减少了定位解析时间；该方法不需要添加额外的硬件资源，非常适用于无线传感器网络节点定位。但是该方法仅适用于低多径效应环境下对静态的节点非常高精度的定位，不适合在多径效应非常复杂的环境下进行节点定位。下面紧接研究的无线传感器网络的多普勒辅助无线电干涉定位技术是一种非常适合在多径效应严重的环境下进行移动节点定位的技术。　　本文对无线传感器网络的无线电干涉辅助多普勒定位技术进行了研究，系统地实现了该定位实验系统，改进了后端定位跟踪解析算法。本文详细介绍了该方法的原理及其理论推导，建立了实际的数学物理模型。设计了该定位系统的硬件设计、软件设计，系统地实现了该定位实验系统。提出了利用无味卡尔曼滤波器(UKFunscentkalmanfilter)-改进的高斯牛顿法(UKF-MG-N)后端解析定位算法，实验结果表明，与原来的扩展卡尔曼滤波器(EKF)-高斯牛顿法(EKF-GN)定位解析算法相比，UKF-MG-N法增加了定位精度，同时在运行时间上差不多，符合实时性要求。在整个系统中，仅移动节点需要添加一个加速度传感器硬件模块外，其他节点都不需要添加额外的硬件，非常适用于无线传感器网络节点定位。该方法很适合在多径效应非常严重的环境下(如：室内)对移动节点进行高精度的实时定位。　　本文对无线传感器网络的IP网络技术进行了研究。本文实现了一个基于μIPv6多跳图像采集无线传感器网络系统，并且进行了现场实验。实验效果表明μIPv6无线传感器网络可以融入整个IPv6新一代互联网中。同时无线传感器网络能够传输图像，表明了无线传感器网络不仅能传输大数据量信息，而且也能够保持自身硬件要求低、价格低廉、自组网等优点，这大大推动无线传感器网络的应用领域。