自美国军方实施的“DSN计划”开始，无线传感器网络(Wireless SensorNetwork,WSN)[1]已经走过了近40年的发展历程。在这个过程中，WSN的应用在民用和军事领域得以不断推广，并获得了巨大的成功，如“灵巧传感器网络”（SmartSensor Web, SSW）“智能微尘”（Smart Dust）“传感器信息技术”（Sensor IT）“沙地直线系统”（A Line In The Sand）等。尽管目前WSN仍存在节点控制、组网、节能、可靠性等方面的不足，但通过对该技术研究的不断深入，WSN会在各领域得到越来越广泛的应用。由于无线传感器网络所搜集和传输的监测信息都是以位置信息为基础的，其节点定位技术便显得至关重要。经过业界学者们的努力探索，目前已经设计有大量的节点定位算法，但根据基于测距与否又可以分为两类：基于测距的算法在定位精度方面表现优异，但对硬件设备要求较高；基于非测距的算法主要通过节点间的联通度进行定位，没有额外的硬件需求，但在精确度方面的表现并不是非常理想。本文对各类定位方法进行了介绍和分析，并着重分析了基于非测距的DV-Hop算法，并对其进行了相应的研究和改进，最终提出了RSSI-hop算法。本文的具体内容和创新点如下：1、阐述了WSN的体系结构和关键技术，介绍了其主要应用领域和发展前景，对现有的节点定位方法进行了分类，详细了各类中的主要定位方法，并对其各自特点进行了探讨和比较，为下文中提出自己的改进算法做了铺垫。2、分析和探讨了基于非测距的DV-Hop（Distance Vector-Hop）算法，并根据仿真实验结果给出了效果图；根据其设计原理和应用环境对其优缺点进行了详细的分析，指出了其存在的不足和所需做出的改进。简述了几种主要的改进方法，提出了一种基于传感器节点通信半径R的改进思想，并据此进行了仿真实验，给出了效果图。3、针对DV-Hop算法精确度不够高，且对传感器节点的分布有依赖等特点，提出了新的RSSI-hop算法。利用RSSI技术对定位算法进行了改进，并将其与信标节点的选择和跳距的调整相结合，取得了较好的定位效果。4、在Matlab软件平台上进行了仿真实验，在相同的实验环境下对DV-Hop算法及两种改进算法的实验结果进行了比较。实验结果表明，本文中提出的两种改进算法效果明显。然后在不同条件下对各算法的表现进行了比较。