随着无线通信技术以及电子元器件的迅速发展,集成芯片逐渐呈现出小型化、微型化的特点,随之而发展的动态集群网络也逐渐受到学者以及应用市场的广泛关注。动态集群网络通过多节点的相互协作能够比单一网络节点获得更好的性能,它具有覆盖面积大,可靠性高,抗干扰能力强,可同时对多目标进行监测和信息采集,可以同时执行多重任务等诸多优点。动态集群网络现已应用于区域目标监控,信息采集,目标搜索与跟踪,军事作战,智能管理等各领域,因此针对动态集群网络节点的定位研究具有重要的科研以及商业市场价值。相比于静态网络场景,动态集群网络节点的定位需要考虑更多的问题,主要有:1)、动态定位算法需要获取移动节点连续变化的位置信息;2)、相比于位置固定的静态节点,移动节点对能量、通信等资源的约束更加严格,因此定位算法在关注定位精度的同时必须考虑定位代价问题;3)、动态网络应用环境复杂,定位算法需要具有一定的异常处理能力。本文针对这些问题,在缺乏卫导、惯导等外部辅助定位设备的情况下,提出了两种动态集群网络定位方案:第一种是在简单高效的三边定位算法基础上提出的改进组合三边定位算法,通过组合邻居锚节点多次定位得到候选点集的策略,将每一轮的定位误差都控制在较低水平,缓解了三边定位在多跳网络中的误差传播与累积问题。更进一步地,通过锚节点的选择与候选点集的过滤操作提升定位精度的同时,保证了算法具有一定的容错处理能力。仿真实验表明组合三边定位算法相比于最小条件数三边定位、多边定位、经典多维标度分析(Multidimensional Scaling,MDS)算法在定位精度上分别提升了50.44%,19.85%和68.66%,与其他一些基于三边定位且具有容错处理能力的算法对比,本文算法也表现出较好的容错性能。另一种是针对经典MDS算法复杂度高,最短路径距离代替节点间实际距离误差大而提出的基于节点能量约束的分簇MDS定位算法。基于分簇的MDS首先将整体网络划分为较小的局部子网络,通过分簇不再需要构造全局网络的距离矩阵,能够大大降低算法的时间复杂度以及网络的整体通信代价,同时能较好地处理由于动态网络节点移动所带来的拓扑多变,部分链路中断,以及网络整体负载不均衡等问题。然后在每个簇内使用SMACOF迭代求精算法进行簇内相对定位,最后使用基于齐次坐标的坐标表示形式对各个簇进行融合,从而得到全局网络构图。仿真实验表明,基于能量约束的分簇MDS算法在计算复杂度和通信代价方面都有较好的性能,在定位精度指标上,相比于CMDS(Cluster-based MDS)、MDS-MAP(D)和MDS-MAP(P)三种基于分簇的MDS算法能够提升50%以上。