军事传感网能有效获取战场态势信息,是当今信息化作战的重要组成部分,终端的位置信息也是不可或缺的重要内容。传感器终端可能部署在环境恶劣、无人值守的区域,能量补给困难,所以不能通过安装GPS模块对其进行定位,又因为该环境下基站建设稀少甚至为零,通过蜂窝网络来获取信号存在难度。为此,对这些传感器终端节点的定位,需要综合考虑低功耗和定位精度。针对上述问题,论文对低功耗广域传感网的节点定位进行了研究:首先,介绍了课题的研究背景及意义,重点总结分析了相关定位技术的发展现状,包括低功耗广域网(Low Power Wide Area Network,LPWAN)技术中关于定位方面的发展、基于到达时间差定位算法的发展以及基于无人机的无源定位的发展。然后,介绍了LPWAN网络的基础知识,包括两个主流的LPWAN技术:LoRa和NB-IoT。综合考虑终端部署成本、技术实现难度以及定位精度,本文选择基于LoRa及其LoRa WAN协议进行定位,研究了常见的基于TDOA的定位解析算法,并对它们进行仿真分析,得出Chan算法可以得到更精确的定位结果的结论。接着,研究了三维空间中基于TDOA的定位算法,对经典Chan算法进行三维扩展,提出了一种基于Fang算法的降维迭代算法,该算法减少了求解方程时所需的位置信息,且没有提升计算复杂度。仿真结果表明,两种算法均可得到符合要求精度的解,Chan算法的定位效果优于降维迭代算法,但是降维迭代算法需要的参数信息更少,可减少对无人机网关数量的要求。最后,对双机时差频差定位算法进行研究,通过卡尔曼滤波可以明显提升对传感器节点的定位效果。论文的工作围绕基于无人机网关的定位算法展开,在低功耗的传感网络LoRaWAN的基础上,对三维定位算法进行研究对比,包括基于到达时间差的定位算法和双机时差频差定位算法。