作为当今世界最重要的的技术之一的无线传感器网络技术,以其高效,便捷的特点广泛的应用在环境监测、医疗卫生、国防军事、智能交通、空间探索等许多领域。节点自定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,节点自定位的准确性是提供监测信息事件位置信息的前提。而无线传感器网络的大量应用都依赖于节点的位置信息,也就是说在无线传感器网络这个全新的研究领域中,网络节点自身定位问题是当前研究人员和学者需要首先研究和解决的重要问题,使无线传感器网络节点定位在有限的成本、能量和体积下,达到低能耗、低成本、低复杂性和高精度的定位能力。当前,无线传感器网络节点定位的技术主要有基于测距(Range-based)和无需测距(Range-free)两种定位技术。尽管基于测距的定位技术精度较高,但大都需要额外地增加硬件开销,其开销大,代价高的特点不适用于常规的广泛分布的传感器网络的应用场景;相对无需测距定位技术在不需要复杂硬件设备的情况下能提供足够的定位精度,不需知道未知节点到信标节点的距离,在硬件成本和能耗方面与前者相比具有显著优势。因而无线传感器网络中的无需测距定位技术近来得到众多科研者广泛的关注。因此,本文重点研究了无需测距的无线传感器网络定位算法。首先,本文在查阅大量相关文献资料的基础上,介绍了无线传感器网络定位技术的研究背景及国内外现状,综述了无线传感器网络定位的概念和定位的性能评价标准、分类方法等,着重描述了近年来在该领域经典的算法的原理和特点。并对其仿真并分析比较。其次,论文重点分析了无需测距定位算法中基于区域叠加的APIT定位算法,及其存在的缺点,得出一种新的基于RSSI的质心算法RCENTROID,对其核心思想讨论,并进行仿真验证,结果显示其具有较高定位精度。由于定位算在WSN中的实际应用条件限制,针对该新算法的应用缺陷,论文对该算法作了一定的改进使其更能达到实际的应用要求。然后,论文重点分析了map-growing定位算法特点,及其存在的缺点,并在已有算法的基础上引进最小二乘法,形成了一种新的map-growing+算法,并进行仿真验证,结果显示其具有比原算法更高的定位精度。最后,对论文的工作进行了总结,对未来的研究工作进行了展望。