无线传感器网络是结合了传感器、无线通信和嵌入式系统三方面技术的新型网络技术,自从被提出后,就引起了人们的极大关注,在医疗卫生、环境监测和军事等领域有着广阔的应用前景。节点自身的正确定位是提供监测事件位置信息的前提。现有的定位方案分可为基于测距的和非测距的两种,基于测距的定位方案除了存在测距技术上的局限外,还存在由于需要使用多次测量,循环定位求精等技术来减小测距误差对定位的影响而产生的大量计算和通信开销的限制。因此基于测距的定位算法除了在定位精度上有可取之处,并不适用于低功耗、低成本的应用领域。由于功耗和成本的因素,以及粗精度定位对大多数应用己足够,非测距定位方案备受关注。针对林区火灾预报、生态环境测绘等一些复杂的应用环境,本文需要研究以下两个问题:一、提高定位精度;满足应用所需的定位精度的情况下以较少的通信量和计算量实现定位;二、研究在一定通信量和计算量的约束条件下具有灵活性的定位方法,不同的监测任务对节点定位精度有不同要求,实现定位精度可由粗到细。针对第一个问题,本文对现有的众多节点自定位方法进行了调研和分析后,发现具有广泛适应性的分布式非测距定位算法较适合本文提出的应用场景,因此将其作为研究的起点。针对第二个问题,本文提出的算法通过设置调节系统参数实现不同定位精度需求的分布式定位。实验仿真结果显示,eDRFL算法在定位精度、待定位传感器节点通信消耗与计算复杂度方面要优于著名非测距定位算法APIT,在无线传播环境理想、锚节点随机布置在仿真区域的情况下,eDRFL算法的定位误差小于传感器节点通信半径的8%,在shadowing无线传播环境下,eDRFL算法的定位误差能够达到小于传感器节点通信半径的30%。与现有的非测距算法相比,eDRFL算法的通信开销比较小,其定位的性能与网络连接度无关,克服了APIT算法中“无法定位节点”问题。