无线传感器网络是由大量的廉价微型传感器节点组成的一个新型多跳网络，由于其廉价性、鲁棒性和自组织性等一系列优点，被广泛用于军事国防、灾难救援、智能交通和医疗卫生等领域。在这些现实应用领域中，只有结合位置信息的传感数据才有实际意义，因此传感器节点定位技术是无线传感网络的关键，定位算法精度优化是无线传感器网络研究领域的重要热点。二十世纪以来，国内外研究学者提出了一系列节点定位算法，这些算法大多采用判定、循环、加权等方法，一般从TOA值、NLOS环境判别、节点信任度等方面来提高节点的测距和定位精度，目前还没有利用测距误差与定位误差两者之间的关系或者利用基于测距的定位误差模型来提高定位精度的算法，且现有的算法大多在实际应用中还存在定位精度低、算法复杂度高和功耗大等问题。本文从实际定位系统中的测距、节点自身定位、定位精度优化三大模块出发，利用极大似然算法公式推导出测距误差与定位误差之间的关系，并在此基础上设计了一种更实用、更高效的定位算法。本文主要研究内容包括：综合比较了五种经典的可测距（range-based）定位算法，并在此基础上分析了range-based的研究现状与节点定位算法研究方向，并运用极大似然定位方法推导出基于测距误差与定位误差之间的关系，并提出了一种基于测距的定位误差模型。根据基于测距的定位误差模型和几种主要的基于超宽带的测距误差模型，设计出一种针对DDP（Dominant Direct Path）、NDDP（Non-Dominant direct path）以及UDP（Undetectable direct path）三种环境下定位误差修正方案，并给出了改进算法的具体步骤及流程，并分析了改进算法的定位精度。运用MATLAB仿真软件对改进定位算法作了性能验证分析。仿真结果表明，相对于传统定位算法，在100m*100m的方形监测区域，该算法在NDDP环境下可最大程度地减小近100cm定位误差，平均的定位精度最高比传统的提高13.5%，且定位误差均值小于0.25m；在UDP环境下，该算法可最大程度地减小近8m的定位误差，平均的定位精度最高比传统的提高了9.51%，且定位误差均值小于0.6m。该算法在精度性能明显优于传统定位算法，与具有测距修正的同类算法相比在稳定性和低功耗方面有一定的优势。