由于无线传感器网络在国防军事、卫生医疗、环境监测、工业制造、交通管理等领域应用前景广泛,近年来受到工业界和学术界的极大关注。无线传感器网络综合了嵌入式技术、微电子技术、无线通信技术、现代网络以及分布式信息处理等先进技术,它是传统学科与信息技术相互融合的成果,是信息科学领域中一个全新的发展方向。它能够实时对网络监测区域中各种环境或监测对象的信息(如温度、声音、湿度、压力等)进行监测、感知和采集,并对这些采集到数据进行处理,然后通过无线方式发送给用户或者研究人员。而用户或研究人员能够利用这些数据的前提是能够同时准确获得这些信息的采集位置,若无线传感器网络无法提供位置信息,任何监测数据也就失去了实际存在意义。因此,无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络中的关键技术之一目前无线传感器网络节点定位研究可分为基于测距和无需测距两种模型。基于测距的定位算法定位误差较低,主要受测距误差的影响,但这部分定位算法对节点硬件要求比较高,计算复杂,不适用于低功耗、低成本的系统；基于无需测距的定位算法虽然定位误差较大,但对节点硬件要求比较低,计算比较简单。本文分析了无线传感器网络中的经典定位算法,在质心定位算法的基础上,针对测距和无需测距模型提出了两种改进方案。方案一对原始质心定位算法逐步进行了加权化、误差扩大化／中心化、去中心化以及节点位置修正四个步骤的改进,提出了无线传感器网络基于线性回归的加权质心定位算法。该定位算法利用改进的加权质心定位算法中节点位置误差的分布规律,综合应用一元线性回归的数学模型来消除误差,降低了节点的定位误差,提高了节点定位比率。该算法适用于网络中锚节点密度大且分布较均匀的情况。而当网络中锚节点密度较小时,基于无需测距模型的方案一的定位效果不是很好。因此基于测距模型,本文提出了方案二。方案二适用于解决网络中锚节点数目较少时,部分未知节点无法实现自身定位的情况。融合三边质心定位算法、加权质心定位算法以及Euclidean定位算法,提出了无线传感器网络Euclidean三边加权质心定位算法。该算法基于测距模型,降低了节点的定位误差,提高了节点定位比率。因此可根据网络节点部署情况,或者与方案一互补合作,或者在两种定位方案中选择其一。