DV-Hop算法是一种典型的无需测距的定位算法,可以避免节点进行直接测距时带来的误差,在锚节点比例较小时也能运行,但由于它使用两个节点之间的跳段距离,即节点间的跳数与平均每跳距离的乘积,来代替节点间的真实距离,进行定位计算,这两者都会出现一定的误差,从而影响算法的定位精度；而且DV-Hop定位算法采用的是泛洪广播,通信开销较大,也增大了算法能耗。针对上述问题,本文查阅和研究了相关文献,介了绍DV-Hop定位算法的理论基础知识,同时对已有的改进方法做了实验分析,提出一种新的改进算法,同时为了解决DV-hop算法在三维环境的定位问题,提出一种改进的粒子群算法,把三维环境下未知节点与锚节点间的估算距离和实际距离的均方误差设定为待优化的目标函数,并将其与改进的DV-Hop算法相结合,应用于三维环境的定位,本文工作总结如下：1、为了减少信息重叠和内爆,提出一种新的泛洪协议改进方案,在信息转发过程中去除重复节点,通过实验验证,降低了算法通信开销；2、为了修正一跳节点跳距误差,并尽量减少通信开销,将重叠区域面积用相邻节点重叠度取代,并根据相邻节点通信半径内的重叠区域面积与节点距离的数学关系,求得节点间的距离：为了修正N(N≥2)跳节点跳距误差,根据相邻节点跳数分布比例与节点距离之间的数学关系,解出节点间的距离；用兼顾全局性能与本地特点的跳距均值的最优无偏估计值来修正跳距,减少误差：利用三角形三边关系对跳距范围进行约束；3、使用锚节点选择最优策略,减少节点的计算量,降低引入误差；4、通过将定位后的未知节点暂时升级为锚节点并参与不良节点的定位,定位后再恢复为未知节点,在尽量减少计算量、不增加能量损耗的情况下解决不良节点的定位难题,降低整体定位误差；5、研究了粒子群优化算法的性能,并对其进行了改进,提出将自适应加权和优胜劣汰的思想同时引入到粒子群算法中,提高了其收敛速度,使其克服了容易陷入局部最优的缺点,更容易找出全局最优解,并结合改进的DV-Hop算法,将其应用到三维环境下进行定位。