无线传感器网络是集成了传感器技术、微机电技术、网络技术而形成的全新的信息获取和处理技术,改变了人类与自然界的交互方式。它是由大量具有一定计算和通信能力的微小节点以自组织方式形成的多跳无线通信网络。无线传感器网络的自组织性、微型性、低成本、灵活性等特点使它在军事国防、环境监测、防暴反恐、灾难救援、智能家居等诸多领域显示了潜在的巨大应用价值。节点定位是无线传感器网络研究的基础性关键问题,是传感器网络各种应用的前提,是传感器网络很多关键技术的支撑。传感器网络的大规模、节点的微型性、计算能力受限、通信能力受限等特点给节点定位带来了很大的挑战。为了应对这些挑战,学术界开展了非测距定位技术的研究。与基于测距的定位技术相比,非测距定位技术能耗小,对节点硬件要求低,而且定位精度能够满足大部分应用的要求。非测距定位算法一般包括未知节点到信标节点的距离估计以及未知节点坐标计算两个阶段。本文在总结现有技术和研究的基础上,对非测距定位技术进行了研究,主要内容包括以下三个方面:(1)综述了无线传感器网络定位技术的研究进展;对现有定位技术的典型算法、分类标准、评价指标以及面临的挑战进行了详细的分析和讨论;重点研究了传感器节点连通度和定位误差的概率分布特征对算法设计、算法性能的影响和指导意义。(2)提出了基于网络部署统计特征的节点间最优距离估计算法(ODEDS)。该算法从传感器网络部署具备大规模、随机抛洒等特点出发,构建了服从二维高斯分布的网络部署模型。基于这种模型的统计特征,利用网络连通性信息获得节点邻居数量的实际值,计算获得节点邻居数量的理论值,进而建立实际值和理论值的误差函数。通过误差函数最小的优化过程,获得节点间的最优距离估计。仿真结果验证了算法的有效性。该算法基于局部网络信息,信息无需在整个网络中交互,有效地减小了网络的通信负载,降低了节点能耗,进而延长了网络生存期。(3)提出了基于最优距离估计的非测距定位算法(LAOD)。算法分四个阶段进行:首先,簇头节点(即信标节点)在确定自身的位置坐标后,广播自身的位置信息,成员节点(即未知节点)获得所属簇头节点的位置信息;其次,根据网络连通性信息,成员节点统计自身的邻居节点数量;然后,根据邻居节点数量,利用ODEDS算法估计成员节点到邻近簇头节点的距离;最后,根据成员节点到簇头节点的距离,利用极大似然估计法计算成员节点的位置坐标。仿真结果表明:LAOD算法具有优良的定位精度和定位覆盖率,且对信标节点数量要求不高。该算法具有很好的可扩展性,在理论研究和工程实践中具有广阔的发展前景。