就像许多其他技术一样,为了军事需要,无线传感网络应运而生。随着嵌入式系统的发展,无线传感网络相关的应用也越来越广泛,并以同样的方式应用到民用监测领域,例如目标跟踪,入侵检测,野生动物栖息监测,气候控制系统和灾害管理等。随着传感器底层驱动技术和数字电路的迅速发展,无线传感网络终端体积越来越小,价格也越来越便宜,将给人们生活带来更大的便利。一个新技术的出现,带来了机会的同时也带来了新的课题,在无线传感网络的应用中,每个节点都需要采集应用数据,而这些应用数据都需要每个节点的位置信息,只有知道节点的位置信息,所获取的应用数据才有实际应用,所以利用定位算法来计算节点的位置对于无线传感器网络应用来说显得尤为重要,目前,无线传感器网络定位算法已经成为无线传感器网络的一个重要研究领域,并且得到了很深入的研究,但由于无线传感器网络的特殊性,不同于以往的网络,由于无线传感器网络节点体积小,相应的运算能力,存储空间,电源能量等都有限,定位时节点之间的距离又需要测量,并要求能自动,快速和准确的定位大量节点位置,这些都限制了定位算法的发展。要提高无线传感器网络定位算法的性能,可以从物理层一直到应用层来着手,特别是近年来优化算法在无线传感器网络定位算法中得到了广泛应用,为定位算法的研究扩展了新方向。本文综合介绍了目前存在的定位技术和安全定位算法,并列举了他们的优缺点。然后重点介绍了差分进化算法的研究历史和现状,最后在对差分进化算法和欧几里德定位算法研究的基础上提出了一种安全定位算法,第一阶段在Euclidean定位算法的基础上,加入了距离路由思想,通过与未知节点距离两跳之内的两个锚节点和距离两跳之外的任一锚节点利用欧几里德算法来计算估计位置。第二阶段利用差分进化算法进行迭代寻优,计算节点的最优坐标,并加入了硬件保护和数据分解技术,提出的新算法称之为DE-Euclidean安全定位算法。经过仿真结果验证,DE-Euclidean安全定位算法在一定程度上提高了定位安全性,明显提高了定位精度和定位覆盖度。