定位是无线传感器网络中重要的研究方向之一。许多协议或服务都需要知道节点的位置信息。作为一个综合性的研究课题，近年来许多定位算法得以提出。测距无关定位算法虽然有良好的拓展性，但是在网络密度和锚节点密度较低时难以达到较高的精度，而现有的高精度定位算法过多地依赖于节点间的测距信息，使得算法无法应用于大规模和低成本的无线传感器网络。提出了定位算法的本体论描述问题，并从概念、分类、评估指标、基本数学工具等发面对无线传感器网络的定位算法进行了较全面的描述与分析，特别对一些深入的研究问题如CRB(Cramér-Rao Bound)、路径转发、随机游走等进行了讨论，在此基础上提出了混合式高精度定位算法HILS，使由具有测距能力的部分节点和无测距能力的普通节点构成的异构网络能够充分利用已有的到锚节点的最短路径信息和测距信息进行迭代精确定位。算法的混合式特性体现在：可利用测距信息和测距无关信息(如连通度、最短路径)和初始坐标估计(如DV-Hop等)来达到实际应用中异构网络的精度可控的定位问题。结果表明相比于典型的测距无关的定位算法，提出的算法可以避免一般迭代过程中导致精度不高的局部最小问题，解决了这一定位精度的瓶颈。虽然时间消耗与预设的精度有关，但通过在初始阶段通过本体信息描述的节点间进行信息交换后对节点进行优先计算排序和初始化坐标估计，其迭代时间可以明显缩短。实验证明算法具有较理想的定位精度，解决了测距无关算法的精度难以控制的问题，并且其精度与测距相关的算法相当，可扩展应用至分布式定位计算中。