无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术,应用领域广泛,如外部目标的定位和追踪,为网络提供命名空间,报告网络的覆盖质量,实现网络拓扑的自配置等,而网络自身定位是这些应用的基础。尽管密集部署是无线传感器网络的特点之一,但总会有一些不可达或连通度较低的未知节点存在,如何最大限度提高这些节点的定位精度是目前WSN定位领域的一个难题。本文对中、低密度网络下节点的定位问题进行了研究。针对目前大多数算法在中、低密度网络下定位误差较大,且易受网络拓扑变化影响的缺陷,本文在DV-HOP算法的基础上提出了WSADH算法,假设节点采用自由空间电波传播模型,采用加权平均的思想,利用跳数间的关系动态确定权重比例来计算平均每跳距离,同时本文采用选择信标节点的策略,选择三个信标节点的最优组合,利用三边测量法计算未知节点的位置,并作为迭代求精阶段的初始估计位置。该算法减小了利用单个信标节点估计每跳距离所带来的误差,增强了算法的稳定性,减少了迭代次数,提高了较低密度下未知节点的定位精度。WSADH算法和DV-HOP算法一样需要引入两次消息的洪泛传播,为降低通信开销,本文提出了一种基于节点密度的DADHL算法,根据Kleinrock-Silvester公式估算每跳间距,利用加权平均的思想和选择信标节点的策略来估计节点位置。DADHL算法将最短路径形成和节点间距离估计过程集成为一次洪泛传播,减小了通信开销,并利用迭代求精进一步提高了未知节点的定位精度。本文利用OMNeT++仿真工具,分析了WSADH算法和DADHL算法的定位性能,仿真结果表明:利用WSADH算法和DADHL算法进行节点定位,提高了定位精度,达到了预期的效果。