无线传感器网络是由部署在监测区域内的许许多多传感器节点构成的,其传感器节点以相互协作的方式对监测区域内相关有意义的信息进行感知、采集、传输、处理。无线传感器网络涉及到诸多技术领域,其中定位技术是最基础也是很多关键技术的前提,因为很多无线传感器网络的应用中,只有将得到的数据信息关联到对应的位置信息才有意义。而无线传感器网络中的移动传感器网络以其灵活性、更强的适应性和自组织性在应用上更为广泛,但其定位技术却因为节点可以移动而带来很多难点,因此如何高精度、高效率、低能耗的对移动传感器网络进行定位是本论文研究的重要内容。首先,本文讨论了移动传感器网络的定位技术,并对移动传感器网络典型的定位算法进行了分类介绍总结;然后阐述了经典的移动传感器网络定位算法——序列蒙特卡罗方法的基本原理及具体的应用方法并分析了此方法存在的优势、劣势。然后,针对序列蒙特卡罗算法存在的问题,本文提出了基于RSSI优化锚盒子的自适应采样蒙特卡罗定位算法(RCAMCB),基于RSSI的测距技术和质心理论,把未知节点限定在一个更精确的锚盒子中并且通过引入Kullback-Leibler距离、采样盒子面积来进行自适应取得适合的采样个数,以提高算法效率,并根据锚节点影响力优化了权值分配,计算出节点的位置。最后,通过大量MATLAB仿真实验,验证分析了本方法的定位效果。通过对仿真结果的分析,充分验证了本文提出的算法可以提高定位效率、降低能耗且能保证高质量的定位精度。