无线传感器网络是集无线通信、数据采集和信息处理功能于一体的新兴的分布式自组织数据采集网络，在军事和民用领域中都有着广泛的应用前景。自身定位是无线传感器网络的基本功能之一。许多传感器网络的应用，比如事件位置报告、目标跟踪等，都要依赖于传感器节点的地理位置信息。为了提供有效的位置信息，随机部署的传感器节点必须能够在放置后实时的进行定位。在大规模无线传感器网络环境下，节点资源(能量、处理能力、存储量)有限，可靠性差，通信距离短，给传感器网络的自身定位带来了很大的挑战。本文的研究工作就是围绕着无线传感器网络自身定位这一课题进行的。 本文首先对无线传感器网络自身定位问题进行综述，介绍自身定位的基本概念、基本方法，给出传感器网络自身定位算法的评价指标、分类方法，分析评价了几个自身定位典型算法。在归纳和总结传感器网络自身定位问题现有研究的基础上，本文提出了两种新的无线传感器网络自身定位算法：先给出了一个无线传感器网络节点位置估计的约束最优化模型；接下来针对这个模型提出一个应用约束最优化的分布式自身定位算法，叙述了算法的核心思想、算法步骤，并进行了仿真实验。结果表明，该算法具有良好的定位精度和定位覆盖率，验证了算法的有效性。针对只有几个锚节点的传感器网络自身定位问题，提出一种利用相对坐标的方法来完成节点定位的分布式算法，给出了算法过程并用仿真实验证明算法的有效性。仿真结果表明，算法的定位精度和定位覆盖率可满足预定的目标。