随着海洋事业的发展,水下传感器网络越来越受到关注。在海洋监测、海洋信息采集、灾难预防以及辅助导航等方面,拥有广泛的发展前景。水下定位问题作为水下传感器网络的关键部分,对水下传感器的有效性起着关键作用,由于水下信道具有高延时、低带宽、多径传播、损耗严重等特点,其定位方式与一般的地面定位所有不同首先,本文研究了不同水域的运动模型,将运动模型分为两个部分:浅海运动模型和深海拉格朗日运动模型,并分别针对它们的不同特点提出了不同的定位机制。在近海浅水区域,将粒子滤波算法融入到近海运动模型定位中,提出了 CWPFA(Coastal Waters Particle filter Algorithm 近海粒子滤波)算法和 ICWPFA(Improved CWPFA)算法。两种算法运动机制相同,但在采样初始阶段有所差别。CWPFA算法基于所有参与的感知节点测量信息,由锚节点来完跟踪定位,而对于ICWPFA算法则需选择特定节点发送测量信息。仿真结果表明CWPFA算法的定位精度大于ICWPFA算法,但CWPFA的响应时间与通信量要高于ICWPFA算法。针对深海海洋运动,针对 SLMP (Scalable Localization with Mobility Prediction 基于移动预测定位)算法没有参考其他节点的移动预测信息,提出了 CMP (Base on the Current Situation of Mobile Prediction基于洋流态势的移动预测)算法。该算法结合了前驱节点的移动预测信息及其他信息来完成预测。本文进行了大量的仿真实验,并对不同的参数变化,对节点定位覆盖度、定位误差以及平均通信代价进行对比分析。结果表明,CMP算法相比于SLMP算法牺牲了部分定位误差,而在定位覆盖度及平均通信代价方面有所提升,也表明了 CMP算法能够更好的适应于大规模水下移动环境。