无线传感器网络是指由大量部署在指定监测区域内的廉价微型无线传感器节点组成,通过无线通信的方式形成一个多跳、自组织的网络系统。其目的是协作感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息,并发送给观察者。近年来,随着传感器技术、微电子技术、无线通信技术及现代网络技术的飞速发展,无线传感器网络已经成为当今最重要的技术之一,具有广阔的应用前景,已经越来越多的受到人们关注,被评为会对人类未来生活产生巨大变化的十大关键技术之一。无线传感器网络可广泛应用于环境监测、军事侦察、灾难预警、交通管理等诸多领域。由于传感器节点通常是大量随机部署在监测区域,所以网络中的节点位置不能提前确定,但绝大多数无线传感器网络的应用都需要知道网络中各传感器节点的地理位置信息,从而获知事件发生的准确位置。因此,对传感器节点的精确定位是实现无线传感器网络各种应用的前提和基础。目前针对传感器节点的定位算法研究大都基于二维平面,而在实际应用中,传感器节点通常是随机部署在三维空间,这就要求定位算法能够实现在三维空间内对传感器节点进行精确定位。本文主要的研究工作就是围绕无线传感器网络三维定位算法这一课题进行的。在分析了几种目前较典型的无线传感器网络节点三维定位算法的基础上,针对现有算法中存在的通信损耗与定位精度之间的矛盾这一现实问题,本文融合了收敛迭代思想,提出了一种三维空间基于网格分割的功率分级收敛迭代定位算法GDPCI。该算法无需测距,锚节点通过功率分级策略可将其覆盖区域划分成若干层厚度相同的球壳区域,未知节点只需要接收锚节点广播的分组信息,包括锚节点的位置坐标,发射功率级别等信息,在锚节点通信范围内的未知节点监听来自这些锚节点的信息,确定自身处于每个锚节点的哪一层球壳范围之内并将信息存储,引入收敛迭代思想,对已确定的球壳区域锚节点进行二次功率分级,将该层球壳进一步划分。这样,若干个来自不同锚节点的球壳所产生的交集区域的质心便作为未知节点的估计位置。由于进一步缩小了包含未知节点的区域,可有效提高定位精度。与现有的三维定位算法相比,该算法计算量小,并且不需要更多额外的硬件支持,且由于第二次功率分级只对已确定区域部分进行,有效缩小了待定位区域,大大降低了定位误差,并且节省了通信开销,延长了网络生存期,同时对网络拓扑结构有一定的鲁棒性,非常适合用于低功耗的网络应用。仿真结果表明,在三维空间500m×500m×50m的范围内,随机部署20个锚节点和200个未知节点,当功率分级层数大于6级之后,平均定位误差仅为通信半径的14%左右,且定位比例可达到99%以上。