随着微电子技术、通信技术的发展，功耗相对较低而且具有多种应用前景的传感器得以迅速发展。这种传感器能够在微小体积内集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。无线传感器网络是一种由人工安装在指定区域内的大量的微型传感器节点组成的，通过无线通信的方式形成的一个自组织的多跳的网络系统。该网络的目的是通过分布式合作的方式感知、采集和处理监测区域内被监测对象的信息，并将监测结果发送给监测者。无线传感器网络的大量应用都依赖于节点的位置信息，如战场侦测、环境观测、目标跟踪以及建筑物状态监控等应用中，都需要知道节点的位置信息，没有位置信息的监测消息通常毫无意义。因此，随着无线传感器网络技术的不断发展，其应用越来越广泛，实用化的节点定位技术研究已成为无线传感器网络的一个重要研究方向。 本文在最小二乘法的基础上，融入了拟牛顿法和加权的思想，设计了一种新的分布式的加权变尺度定位算法。该算法的主要特点是可以利用多个节点的定位信息对未知节点进行定位，而且参与定位的节点越多，定位的精度就越高。同时根据信标节点之间的距离和接收信号强度RSSI值引入加权系数进行修正，从而进一步的提高定位精度。本文又将拟牛顿法的思想引入传感器网络定位算法中，利用工程优化中常用的拟牛顿法，对所得的无约束极值定位问题，寻求在定位误差最小时候的最优解。最后在仿真实验环境下，验证了该算法的有效性。 本文的章节内容概括如下： 第一章介绍了无线传感器网络定位算法的研究背景和基本原理。 第二章描述了无线传感器网络的基本概念，并阐述了三种最基本的节点定位算法。 第三章论述了无线传感器网络定位算法性能的评价指标、分类方法以及现有的典型算法和系统。 第四章提出了一种基于加权变尺度法的定位算法。该算法是建立在最小二乘法的基础上，同时又避免了计算二阶导数及其求逆运算，从而实现了对节点定位的优化计算。 第五章介绍了定位算法的实现流程和仿真性能结果，并将其与最小二乘法进行了性能比较。 第六章展望了未来的研究工作和方向。