近年来,作为信息获取最基本的技术之一:传感器技术,因其巨大的应用价值受到了了工业界和学术界的极大重视。传感器技术、网络、无线通信等技术的发展推动了无线传感器网络的产生和变革,同时扩展了人们获取信息的能力,将客观世界中的物理信息数据化,将在下一代网络中为人们提供真实、直接和有效的信息。本文首先对无线传感器网络进行了简要概述,然后又对无线传感器网络的定位问题进行了介绍,分类总结了近年来提出的各种定位算法和有代表性的应用成果,并着重分析了各算法的优缺点。随着无线传感器网络的发展和它在人们的生活和生产中的应用,以往的定位算法已经不能够满足生产生活的需求,人们需要更高的定位精度;而且以往的定位算法大多都是静态的,节点的移动定位需求却是越来越多。针对节点定位精度低的问题,在基于距离的定位RSSI算法的基础上,利用BP神经网络提高了RSSI算法的定位精度。针对节点在移动定位方面的需求,在无需测距的定位算法中,提出了信号强度和运动向量结合的无线传感器网络移动节点定位算法。在未知节点活动的区域外围部署四个锚节点,根据节点的信号强度和通讯半径来确定未知节点所在的大致区域,然后根据未知节点在运动中接收锚节点信号的强度以及自身运动向量的变化来确定未知节点所在的另一个大致区域,最后得到两个多边形相交后所形成的新的区域,它的中心就是未知节点的估计定位位置。两种算法均在Matlab下进行仿真实验,实验数据表明,基于BP神经网络的算法随着测距误差的增加,其误差比最小二乘估计法的误差增加的慢,在测距误差较大的情况下,BP的优势更加明显。信号强度和运动向量结合的无线传感器网络移动节点定位无论是单个节点还是多个节点的定位,其定位误差都远远小于凸规划算法。移动节点的定位对于实际工程中节点的定位有很重要的参考价值。