无线传感器网络是一种新兴的技术，而完成节点的自身定位是传感器网络能正常工作的基础。传感器网络中的节点有一部分配有GPS定位系统能获取自身位置的锚节点，这些锚节点帮助普通节点进行位置的确定，这个过程就需要节点的定位算法。目前存在的节点定位算法已经有很多，但是定位精度不高是普遍的问题。本文首先对目前存在的相对来说比较成熟的四种算法在一个标准矩形区域内进行仿真实验，比较锚节点比例、节点发射半径和锚节点GPS定位误差的改变对它们性能的影响。实验表明，像DV-Hop这样的基于全网节点信息进行定位的算法具有定位率极高的优势，而锚节点比例达到一定数值之后，信标GPS定位误差的影响是可以忽略的。然后文章选用表现相对比较稳定的DV-Hop算法进行改进，在DV-Hop算法和多边测量之后的第三个模块，引入QPSO对初始解进行迭代优化以增加定位的精度。改进的DV-Hop算法设置了一个适应度函数，这个函数以DV-Hop算法在第一个节点得出的未知节点到锚节点的距离矩阵作为标准评价解的好坏。所以，改进的DV-Hop算法主要是尽量修正多边测量在不理想状况下计算的不准确性，而对于算法初始阶段跳数矩阵转化为距离矩阵的方面的误差则无法进行优化。最后文章比较DV-Hop算法和改进的DV-Hop算法定位精度和定位成功率的表现。文中以未知节点的定位坐标和真实坐标的累积平均误差与节点发射半径的比值作为定位误差。实验证明，用量子粒子群算法改进后的DV-Hop算法具有更小的定位误差，在原始DV-Hop40%左右的定位精度下，改进的算法在相同情况下可以达到20%甚至更低，QPSO算法在此定位算法上的应用具有很好的效果。因为量子粒子群算法的引入会让定位算法进行数百次的迭代计算，虽然增加了定位精度却也增加了计算量，所以，最后文章从节省开销的角度对移动信标进行了研究。移动信标需要有一个移动路径，决定这个移动路径获取算法的好坏最主要的就是信标移动路径的长度和开销。本文提出了一个基于两个移动信标的路径获取算法，首先用一个信标按照静态路径的方式进行移动，然后用第二个信标进行基于虚拟力的动态路径获取。第一个信标按照静态路径移动可以尽可能的覆盖分布较均匀区域内节点，而第二个信标按照虚拟力的独特优势可以尽可能查缺补漏。然后文章分别用只按照静态路径方式移动和只按照动态路径方式移动的算法作为参照与本文提出的算法进行移动路径和覆盖率等方面的比较。经过实验可知，综合信号覆盖率、移动路径长度和算法稳定性方面考虑，本文提出的应用两个移动信标的路径获取算法比应用一个移动信标的算法具有更好的表现。