在无线传感器网络定位研究中,节点的定位技术是无线传感器网络重要的支撑技术之一,目前对于异步网络的定位研究主要集中于采用单一的时间测量方法,研究内容还不够深入。时间同步与定位在时间特性上具有共性,本论文针对异步网络的定位问题,拟采用时间相关到达时间(Time of Arrival,TOA)和非时间相关到达角度(Angle of Arrival,AOA)、信号接收强度(Received Signal Strength,RSS)的多维测量实现异步网络的时间同步和融合定位,提出时间同步和定位的共同联合估计方法,既实现时间同步,又实现了位置估计。为了弥补或消除单个定位技术的定位缺陷,本文采用多维测量增加了测量信息量,通过以下研究实现多维测量的融合定位。(1)在异步网络中节点时钟漂移和偏离的计时模型基础上,采用通过多路来回信号传递机制,以时间相关(TOA)和非时间相关(RSS、AOA)的多维测量作为输入量,分别用线性化方程表示建立多维测量融合定位优化模型。(2)将融合测量建立的非线性优化模型转化为线性方程,并提出了节点位置坐标估计的多维融合测量联合估计算法,包括非约束线性最小二乘(Unconstrained Linear Least Squares,ULLS)及约束线性二乘(Constrained Linear Least Squares,CLLS)方法,定位性能分析无限接近克拉美罗下界值。(3)将所设计的多维测量的时间同步和融合定位算法,在仿真软件上进行实验算法验证和分析,测试不同环境噪声对定位精度的影响,理论分析定位算法的计算复杂度,并与仿真运行测试结果作比较。仿真结果表明融合测量的定位方法较单一测量方法的估计误差更小,且约束CLLS方法更为精确。半定规划(Semi-Definite Programming,SDP)算法精度高于非约束ULLS,但是计算复杂度较高,本文提出的异步网络多维测量融合定位方法取得了较高的稳定性和定位精度。