节点自身定位是无线传感器网络的主要技术之一,节点自身的正确定位是提供监测事件位置信息的前提。节点定位问题即根据少数已知位置的节点,按照某种定位机制确定自身的位置。只有在节点自身正确的实现定位之后,才能确定每个传感器节点所监测到的事件具体位置,这需要监测到该事件的多个传感器节点之间相互进行协作,并且利用它们自身定位机制来确定事件发生的具体位置。本文通过将传统的RSSI测距技术和质心定位算法相结合,提出了一种新的定位算法,本算法的定位主要分成二个阶段：测距阶段和计算阶段。测距阶段：首先通过各个信标节点之间的信号损耗与距离之间的关系来对每个信标节点周围的信号损耗情况进行分析,得到针对各个信标节点不同的信号损耗模型,然后将这些信息发送到待测节点；待测节点收到信息后,将该信号的功率与信标节点的发射功率进行对比,通过该信标节点的信号损耗模型计算出自身与该信标节点之间的距离。定位阶段：将参与定位的信标节点分成若干组,待测节点分别与每组信标节点,建立加权质心模型,根据待测节点与组内信标节点之间的距离,计算出待测节点的近似位置坐标,再将多组近似坐标根据加权质心算法进行计算,最终得出待测节点的位置坐标。本算法最大的优点是可以根据待测地域内各个不同区块的具体情况来建立不同的信号损耗模型,这就确保了整个无线传感器网络在局部有差异的地域下能够准确进行定位,增强了该算法的环境适应性。最后,在仿真实验环境下,评估定位算法的性能,并与类似的定位算法进行了比较分析,根据实验结果显示,该算法能有效提高定位精度。