定位技术是无线传感器网络的关键技术之一，在很多应用领域中发挥着极其关键的作用。随着研究的深入和实际应用需求的扩展，三维无线传感器网络受到越来越多的重视，研究三维空间下无线传感器网络节点定位算法具有非常重要的理论意义和应用价值。通常情况下，无线传感器网络定位问题是典型的优化类问题，通过智能优化方法可有效简化定位算法的复杂度，提高定位算法的通用性和鲁棒性。本文针对三维无线传感器网络节点定位问题，在以下几个方面做出了一定的贡献和创新:　　1、提出了基于导标粒子引导的微粒群三维定位算法。将标准微粒群优化算法(发所于)三维无线传感器网络节点定位问题中，充分发挥优秀微粒在寻优过程中的引导作用，并对微粒的搜索空间进行约束，提出了一种基于导标粒子引导的改进型微粒群三维定位算法，并在不同环境下对算法的收敛速度和定位精度进行了分析比较。　　2、提出了基于决策思想的微粒群三维定位算法。针对传统微粒群优化算法不能有效利用微粒的不同性能，且对微粒的个体历史经验信息利用不足的缺点，在惯性权重的选择方法和个体历史最优位置优化两个方面对传统微粒群定位算法进行改进，提出了一种基于惯性权重个性化选择与个体历史经验信息相结合的微粒群定位算法，并与传统微粒群定位算法和几种典型的定位算法进行了比较。　　3、提出了基于锚节点自动重部署的三维定位算法。针对锚节点随机分布状态下定位精度不高的问题，通过对锚节点随机部署状态的优化，提出了一种基于虚拟力驱动的锚节点自动重部署算法，改善了典型定位算法的定位性能。最后从锚节点覆盖率、网络连通性和定位误差三个方面对该算法进行了仿真。　　4、提出了启发式移动锚节点三维路径规划算法。针对移动锚节点确定型路径规划算法不适合拓扑结构不规则网络的问题，采用虚拟力思想和定向天线技术，提出了一种启发式移动锚节点动态路径规划算法，避免了锚节点在无节点部署区域的遍历，最后在三种不规则区域内，与典型的路径规划算法进行了比较。