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无线传感网络由大量带有无线通讯功能的微型传感设备组成。近年来,出现了众多的基于无线传感网络的应用系统。因为大多数无线传感网络应用系统需要传感器节点的位置信息,定位已经成为无线传感网络中的一个重要问题。目前,已经开发出多种确实有效的面向无线传感网络应用的定位系统和定位算法。以上所有这些无线传感网络节点的定位系统和定位算法面临的关键问题依然是如何在特定的部署场景中关于节点定位的效率和精度的问题。本文在现有的无线传感网络定位系统和定位算法研究的基础上,结合考虑干扰或非干扰的模式,考虑在三种典型的应用场景下定位算法。这三种典型的应用场景分别是移动信标辅助和连接性观察条件下的非测距定位场景,高密度锚节点辅助和连接性观察条件下的非测距监控场景以及二阶锥形规划辅助条件下的测距定位场景。在第一种场景下,第二章提出了一种非测距,分布式和概率性的MBL定位算法,以及它的更新版本A-MBL定位算法,提高了MBL定位算法的精度和效率。在静态传感网络中,MSL和ADO定位算法都采用单一移动信标辅助的定位策略时,MBL定位算法要优于MSL和ADO这两种定位算法。第三章给出理论分析与实验评估,以解释为何采用某个特定的动态模型以提高预测阶段的效率。然后,给出了未知节点是否使用来自邻居节点的观察以提高定位精度的条件。最后,为移动信标定位算法提出了一种自适应的机制。第四章提出一种在静态无线传感网络中分布式的具有特定轨迹的移动信标辅助的,基于接收信号强度和连接性观察的MRC定位算法。接着,提出了改进的MRC Centroid定位算法,以考虑在噪声环境下不规则的无线传输场景。第四章中提出的轻量级的MRC算法具有有限的计算和存储开销,更加适合于低计算能力的,只能够执行基本的算术操作的传感器节点。在第二种场景下,第五章提出了一个通过压缩采样的非测距定位方法RF-CS,该算法在较高的锚节点密度部署的条件下,定位稀疏的未知节点时具有更高精度,其扩展的方法RF-CS*可以在定位稠密的未知节点中表现良好。评估结果显示,该方法不论未知节点密度的稀疏还是稠密的情形下,利用较为稠密的信标节点,提高未知节点的精度达50%-80%。在第三种场景下,第六章提出了一种高效的二阶锥形规划公式化,通过最小化辅助变量的数量,在解决传感网络定位问题中,以减少舒尔补矩阵稀疏部分的大小。相比在先前文献中提出的具有更大的稀疏模式的舒尔补矩阵的二阶锥形规划松弛的方法,该章中提出的二阶锥形规划公式化能够被更快的执行。同时,数值评估显示,该章中提出的二阶锥形规划松弛方法在不失定位精度的情况下提高了计算的效率。