在无线传感器网络(WSNs)定位中,基于RSS测量和AOA测量的定位方法是常用的节点定位方法。但是,基于RSS测量和AOA测量的目标节点定位问题由于具有较高的非线性和非凸性,在应用于无线传感器网络定位时,容易产生多个局部最优值,得不到定位问题的全局最优解。针对这些问题,本文主要通过与凸优化理论方法相结合,并根据基于RSS和基于AOA的目标节点定位问题的各自特点,分别提出一种改进的基于半定规划(SDP)的凸优化定位方法,具有较好的理论研究意义和工程实用价值。本文的主要研究内容为:首先,在基于RSS测量的目标节点定位问题中,本文研究分析了各种基于信号接收能量RSS的无线传感器网络节点定位算法,例如最大似然估计(MLE)定位算法、二阶锥规划(SOCP)定位算法和基于半定规划(SDP)的定位算法等,指出了各个算法的不足以及需要改进之处。通过将凸优化理论知识与已有的无线传感器网络定位算法相结合,提出一种改进的基于半定规划(SDP)的凸优化定位方法。仿真实验结果证明,本文所提优化算法能够在参考节点个数有限的情况下完成对目标节点的定位,定位精度均高于已有算法,定位的鲁棒特性也比较稳定,而且,无论目标节点位于参考节点组成的凸集之内还是凸集之外,本文优化算法的定位特性也均优于已有算法,降低了定位精度对参考节点部署的依赖程度。然后,针对基于AOA的目标节点定位优化问题中反正切函数的高非线性、非凸性问题,本文通过引入泰勒级数近似处理理论知识,对该反正切函数进行线性化处理。在线性化处理的基础上,利用极小化极大准则(Min-Max)和半定松弛(SDR)技术将原定位问题转化为半定规划(SDP)凸优化问题进行求解。通过与已有定位算法的仿真结果进行对比可以看出本文提出的改进算法的定位性能在一定程度上得到提升。