无线传感器网络是由大量静止或移动的传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络,在军用和民用领域中发挥着巨大的作用,受到越来越多的重视。在无线传感器网络中,定位技术使网络能够确定各个节点的坐标,从而确定事件发生的位置,使网络做出有效地行动,定位技术是无线传感器网络核心技术之一。因此,本文以无线传感器网络为背景,研究无线传感器网络自定位技术,研究设计改进的Euclidean定位算法和3D-Euclidean定位算法,以此提高定位算法的定位精度和定位覆盖率。本文取得的成果如下:首先,对现有定位算法研究基础上,本文对Euclidean定位算法进行了深入分析及研究。Euclidean算法相对于非测距的定位算法具有更高的定位精度;相对于其他的基于测距的定位算法,该算法的具有更好的定位覆盖率。但Euclidean算法需要将新定位出的节点的坐标参与进未知节点的坐标计算中,这可能导致离锚节点较远的节点坐标误差较大。为解决这个问题,本文对Euclidean定位算法进行了改进。改进的定位算法通过计算参考节点坐标的可信度,同时将此可信度作为权值加入到未知节点坐标的计算中,以此来减少参考节点自身坐标误差参与坐标计算所带来的误差影响,提高了算法的定位精度。在此基础上,增加了Euclidean定位算法的通信内容,通过节点间通信内容,并结合节点的平面几何关系,设计了节点间3跳以上的测距方法,大大提高了定位算法的定位覆盖率。其次,针对Euclidean定位算法只适用于二维环境的问题,本文提出了一种3D-Euclidean定位算法。3D-Euclidean定位算法以节点间距离关系建立相对坐标系,利用空间几何关系,使锚节点能够在三维环境下进行两跳测距,提高了算法的定位覆盖率。最后,利用OPNET仿真软件对上述成果进行了仿真与测试,并从定位精度、定位覆盖率、通信量这三方面对算法进行了评价。仿真结果表明,改进的定位算法虽然在通信量上并不占优,但在定位精度和定位覆盖率方面具有明显的优势。