无线传感器网络是由部署在监测区域内大量微型传感器节点通过无线电通信形成一个多跳的自组织网络系统,主要用来监测网络部署区域中各种环境特性,比如温度、湿度、光照、声音、化学物质浓度等。无线传感器网络将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界融合在一起,改变了人与自然界的交互方式,广泛应用在环境监测、交通管理、医疗健康、军事国防等诸多领域。在无线传感器网络的许多应用场合,节点定位是对监测区域进行目标追踪并做出相应操作的基础。传感器节点采集所需要的信息,并把信息发送给服务器。传感器节点发回的信息必须和位置结合才有意义,甚至有时候需要传感器节点发回单纯的位置信息。因此,节点定位是无线传感网络的关键技术之一。本论文对无线传感器网络自身特点进行深度的分析,并对现有研究成果的不足进行改进和补充,最终取得具有理论意义和实际应用价值的研究结果。本论文主要工作内容包括：(1)提出基于锚节点部署的无需测距定位方法,并依此设计四角DV-HOP定位算法。传统的DV-HOP定位算法,每个锚节点需要两次全网络广播,一次用来获得锚节点之间的最小跳数,一次用来广播自身单跳矫正值。两次广播造成较大的通信量,从而消耗了传感器节点较多的能量,减少了网络使用寿命。四角DV-HOP定位算法利用锚节点部署将无线传感器网络划分成一些小区域,通过设置一个跳数阈值将锚节点的两次广播都限制在小区域附近,未知节点只利用区域内的4个锚节点进行定位计算。仿真结果分析表明四角DV-HOP定位算法减少了网络通信量,降低了定位误差。(2)针对当前无需测距定位方法定位误差大的问题,提出基于接近度的无需测距定位方法,并设计对应的PNN-MAP定位算法。接近度是新定义的一个用来表示邻居节点距离远近的度量值。首先根据邻居节点之间的几何特征推导出一个线性函数,输入是已知的邻居节点个数信息,输出是接近度。然后用锚节点之间的距离和接近度计算一个接近度矫正值,接近度矫正值和邻居节点之间接近度的乘积作为邻居节点之间的估计距离。最后根据估计距离和MDS-MAP算法计算未知节点的估计位置。仿真结果表明,PNN-MAP定位算法的估计距离误差和定位误差都要低于当前同类型定位算法。(3)针对无需测距定位方法在不规则区域定位误差大的问题,提出基于过滤参数的不规则区域无需测距定位方法,并设计对应的DPLA定位算法。首先设计距离估计算法,为了使得这种距离估计算法也适用于不规则区域,在计算矫正值时,推导出一个过滤参数来过滤掉受覆盖空洞影响的锚节点信息,从而减小估计距离误差。在获得估计距离之后,未知节点在进行定位计算的时候分两种情况：如果是规则区域,则每个未知节点利用到所有锚节点的距离和对应的坐标执行最大似然估计法计算未知节点位置；如果是不规则区域,则每个未知节点利用离它最近的4个锚节点的估计距离和对应的锚节点坐标执行最大似然估计法计算未知节点的估计位置。仿真结果表明,DPLA定位算法在规则区域和不规则区域的估计距离误差和定位误差都要低于当前同类型的分布式定位算法。(4)针对如何利用同样的邻居节点之间距离获得更加精确的定位结果这一问题,提出基于贪婪思想的二阶段定位方法,并设计对应的GIL定位算法。将节点定位问题转化为组合优化问题,首先设计目标函数来度量一组定位结果的优劣。然后假设下一次定位结果为准确坐标,对前后两次定位结果中邻居节点之间距离关系进行深度分析和推导,得到一个邻域函数。为了获得更精确的定位结果,将GIL定位算法分成两个阶段：第一阶段,根据贪婪迭代优化得到一组初始定位结果；第二阶段为了减小翻转现象的影响,将满足一定条件的未知节点升级为锚节点,重新执行第一阶段的过程。重复第二阶段,直到没有未知节点可以升级为锚节点为止。仿真结果表明,无论是规则区域还是不规则区域,在获得同样的邻居节点之间距离后,GIL定位算法的定位误差和执行时间都比同类型定位算法要少。