目前用于资源勘探的无线传感器网络越来越向着大规模、低成本方向发展。随着节点规模扩大及位置信息需求增加,迫切需要网络节点能以较低的成本提供高精度定位功能。本文利用粒子群算法设计改进节点定位技术并将其在FreeRTOS中实现,同时基于节点硬件平台完成数据采集、传输、存储等功能的开发。本文以节点定位算法为主题,重点从测距模型构建、粒子群算法改进以及定位算法实现三个方面进行研究。测距模型精度是影响基于测距的无线传感网定位算法性能的重要因素。通过实测收集基于信号强度指示（received signal strength indicator,RSSI）和链路质量指示（link quality indicator,LQI）数据,分析发现RSSI测距模型和LQI测距模型无法在所有距离范围内提供高精度距离信息。因此本文通过均值处理和卡尔曼滤波方法降低外界环境和个别偏差较大数据对测距模型的影响,基于多项式拟合方法构建了一种联合RSSI和LQI信息的测距模型,为后续设计定位算法提供高质量的距离信息。基于粒子群的定位算法应用于嵌入式操作系统需要权衡考虑收敛速度与优化精度问题,本文分析已有改进粒子群定位方法从分级反向学习策略、惯性权重参数更新和粒子初始搜寻区域优化三个方面针对嵌入式系统应用提出改进方案。分级反向学习策略将粒子群分为优、中、劣三个等级,通过对不同等级粒子实行差异化操作避免粒子陷入局部最优;引入随迭代次数变化的惯性权重,使得粒子在迭代前期具有更大的移动性而在迭代后期有更精确的搜寻能力,提高全局最优解搜索概率;根据锚节点位置优化粒子初始搜寻区域,使初始粒子距全局最优解更近,提高了粒子收敛速度。针对裸机系统协调性差、实时性弱、移植困难以及定位算法较高的计算资源需求问题,本文基于FreeRTOS实时操作系统实现改进粒子群定位算法及传感器节点相关功能。充分利用FreeRTOS抢占式多任务管理机制,创建了数据采集、主控与本地存储、无线传输和改进粒子群定位任务,由任务调度器统一调度管理,有效提高了多任务的运行效率和实时性,并具备了灵活的功能扩展性和较强的系统移植性。为测试改进粒子群定位算法不同通信场景的适应能力,进行了不同通信半径下的定位成功率和定位精度仿真实验,结果表明在锚节点通信范围全覆盖情况下增加通信半径能明显减少锚节点部署数量且对定位精度影响较小,此外不同定位算法对比仿真实验表明改进粒子群定位算法在定位精度上具有较明显优势;最后通过对实际无线传感器网络进行基本功能和定位输出测试验证了基于FreeRTOS的无线传感网改进粒子群定位系统的各个任务单元功能完整有效。