随着电子科学、信息科学及计算机网络等技术的发展，传统的传感器信息获取技术由单一模式向智能化、网络化改变，因此，无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Network）自其诞生之日起就受到世界范围内的工业界和学术界的关注。WSN的关键技术之一就是节点定位技术，这是因为在WSN的许多应用中，如森林防火、生态环境监测等，如果采集的数据不包含位置信息，这些数据的价值将大大降低，甚至变得没有意义。实际应用中，大多数节点都是随机布置的，而WSN能量受限的特性决定了GPS等传统定位技术并不适合为全部节点进行定位，因此必须开展WSN定位技术的研究。本文首先分析了WSN基本概念、特点、应用及关键技术；然后对WSN定位问题展开研究，重点研究了基于测距的定位算法和改进算法；最终提出一个基于测距的定位求精算法和一个基于测距的定位算法。本文主要工作如下：提出了一种基于磁极思想和距离—跳数矛盾思想的定位求精算法—RAMP算法。该算法在分析经典定位模型的误差的基础上，在每次迭代中确定“误差节点”和“有效节点”，从误差节点的邻居节点中找出两个有效节点相对偏差最小的节点，以它们为圆心，它们到误差节点的测距值为半径画圆，得到两个交点，最后在误差节点的当前定位位置和这两个交点之中选择误差较小的作为本次迭代的求精位置。实验表明，RAMP能将WSN经典定位模型的相对定位误差平均降低7%以上，误差节点数量平均降低40%以上，有效提高网络中节点的定位精度。提出了一种基于带权二维对数搜索的WSN分布式定位算法—W-TDLS。该算法将节点分为不同类型，并对不同类型的节点赋予不同的权重系数，然后采用带权二维对数搜索算法搜索节点的最佳估计点，最后通过和前几次迭代后的定位位置比较确定本次迭代的定位位置以及节点在下一次迭代中的类型。在此基础上，本文根据搜索思想和RAMP算法思想提出了W-TDLS的求精算法—R-TDLS。该算法包括普通节点求精算法和孤邻节点求精算法，在每次迭代中，两种算法都根据误差水平确定节点在目标函数中的权重系数；然后普通节点和孤邻节点采用目标函数不同的带权二维对数搜索算法搜索最佳估计点，最后根据不同的规则确定本次迭代后节点的位置。实验表明，与当代复杂算法DSOCP+NCSG相比，W-TDLS的全网相对定位误差比DSOCP平均低18%以上， W-TDLS+R-TDLS的全网相对定位误差比DSOCP+NCSG平均低12%以上。