无线传感器网络是一种新型的信息获取和信息处理技术,在日常生活中应用广泛。无线传感器网络的应用很多都需要节点的位置信息,因此解决无线传感器网络的节点定位问题至关重要。在众多定位算法中,用遗传算法进行节点定位是智能定位中比较典型的定位方法。然而,用标准遗传算法进行节点定位会因遗传操作的随机性出现概率性的退化现象,使得搜索得到的解不是全局最优解。本文针对遗传算法存在的不足,将免疫算法应用到节点定位中,并对其进行改进,优化改进了疫苗接种和变异概率,所做的具体工作如下：第一,本文用免疫算法解决节点定位问题,通过引入免疫算子,对抗体群进行提取疫苗、疫苗接种、免疫检测以及退火选择操作,减少了抗体群退化的可能,并详细描述了算法的原理和具体实现。第二,本文对疫苗接种方法进行改进,将抗体浓度和期望繁殖率的概念引入到免疫算子中,通过提取抗体记忆库中保存的优良基因,提出了基于记忆库优秀基因片段提取的疫苗接种方法,该方法可以避免在后续交叉和变异操作中丢失这些优良基因；针对免疫算法后期收敛效果不明显问题,改用变化的变异概率,后期逐渐增大变异的可能性,提高算法的整体性能；将两种改进方法相结合,本文提出了基于改进免疫算法的无线传感器网络节点定位算法。第三,本文给出了改进免疫算法在四种典型拓扑结构的传感器网络上的实验结果,然后将两种改进方法分别与标准免疫算法进行实验对比,通过实验得出改进效果；与标准遗传算法和标准免疫算法在不同锚节点比例、不同通信半径以及不同节点个数的条件下进行对比。实验结果表明,改进免疫算法不仅避免了退化问题,而且有效提高了免疫算法收敛速度,提高了节点定位的精度。