无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术在世界范围内一直是一个热门的研究领域,有着重要的应用前景,现已被广泛应用在军事、环境监测、工农业等诸多领域。这些应用都需要节点的位置信息,无线传感网络节点定位为这些应用提供了必要基础。DV-Hop算法是节点定位算法中的一种重要方法,该算法能够获取目标节点的位置信息。本文主要对DV-Hop算法进行了理论研究同时对DVHop算法进行了改进,研究主要内容包括如下几个方面:首先,本文介绍了无线传感器网络的基本理论,详述了典型的测距定位算法和非测距定位算法以及未知节点位置计算方法,并且分析了定位算法的性能评价标准。其次,介绍了DV-Hop算法原理,具体分析了该算法的步骤并对该算法做了误差分析。DV-Hop算法计算简单,不要求额外的硬件设备,但是易受网络拓扑结构和未知节点位置估计算法的影响从而产生误差。为了进一步提高定位精度,通过使用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对其结果进行优化,但是粒子群算法易陷入局部最优,因此本文给出了一种自适应粒子群算法。该算法一方面对其参数进行调节,提高搜索能力;另一方面对粒子进行排序,使粒子间相互交流,提高种群中粒子多样性,以提高算法的优化性能。仿真结果表明本文给出的自适应粒子群算法优化DV-Hop算法能有效地提高定位覆盖率和精度。最后,介绍了一种基于节点间连通性差异的DV-Hop算法,并对该算法进行了改进。改进的算法修正了平均每跳距离、给出了最优锚节点组合选择策略和位置校准准则。然后综合基于改进节点间连通性差异算法和自适应粒子群算法的优点,给出了一种基于改进节点间连通性差异和自适应粒子群算法相结合优化的DV-Hop定位算法。改进节点间连通性差异算法为自适应粒子群算法初始化种群提供了相对精确的位置,提高了收敛速度,为DV-Hop算法提高了定位精度。仿真结果表明了本文给出的改进算法在收敛速度和定位精度上都有所提高。