无线传感器网络是继互联网之后的新一代智能网络,它集成了传感器技术、微机电系统与无线通信等技术,具备“自组织,自愈合”的特性。如果说互联网为人与人之间的信息交流奠定了基础,那么无线传感器网络则为我们提供了最真实的客观物理世界信息。本文主要研究了无线传感器网络领域中的节点定位关键技术,其中重点研究了三维定位技术。虽然目前已经提出了众多适合无线传感器网络的定位算法,但绝大部分是针对二维平面的网络环境中,而实际应用中,三维空间更符合节点的实际部署环境。本文对传感器节点三维定位技术进行了深入的研究,,主要提出以下几种算法：作为传感器网络的无需测距经典定位算法之一,APIT算法具有效率高、精度好、通信开销低等优点。本文对其进行了三维空间扩展,主要工作包括：其一先介绍了APIT定位原理及方法,然后针对两种误判及稀疏节点环境下的限制进行改进,并通过仿真结果表明改进算法在不同形态的网络环境下,定位误差均有所改善；其二,沿用APIT思路,将平面中的三角形测试用空间四面体测试替代,并用极限逼近的思想,将空间四面体近似为不同的单元网格组成形态,后续对其进行筛选得出最佳估算空间位置。通过上述方法不仅可以保留APIT算法所具备的无需测距优势,同时可以完成适用于多种场景的三维定位,具有较高的应用价值。本文用网格划分空间区域的方法作为节点空间定位的基础,提出了一种三维空间单元格划分算法。本文介绍了如何从空间网格中得到节点的估算位置,并根据定位区域的期望值、定位所需的信标节点数目、单元格密度三个方面进行分析,后续工作中利用质心算法进一步提高定位精度,同时引入加权迭代算法提高定位的覆盖区域,降低无效节点带来定位误差。仿真结果表明,在信标节点固定的条件下,迭代加权质心单元格划分法算法的定位精度比空间单元格划分法有了平均20%的提高,并且该定位算法无需复杂的测距设备与昂贵的外部设施,就能获得较高的定位精度和定位比例,且通信协议相对简单,对网络拓扑具有一定的鲁棒性。针对三维空间定位精度较低的缺点,提出了一种基于测距技术的匹配节点算法,该方法核心是通过空间位置的距离约束完成对节点对的筛选,接着利用匹配节点群完成定位,在方程求解阶段采用最小二乘法进行位置求精,并可根据定位精度需求选择不同的匹配方案,为无线传感器网络三维定位机制提供了参考。