无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术结合了微控制技术和无线通信技术等,是近几年新兴的物联网关键技术之一。WSN由大量微型传感器节点组成,节点将收集到的信息最终传送到监控台,实现人类监控物理世界。许多应用如森林防火、跟踪监测等需要知道信息所在的地理位置,所以节点定位技术相当重要。根据是否基于测距,一般将定位技术分为两大类:基于测距的定位和基于非测距的定位。基于非测距的算法操作简单、硬件成本低,所以应用较广泛,但定位精度不高。为了提高基于非测距定位算法的定位精度,减小定位误差,本文提出一系列改进的基于非测距定位方法,并用MATLAB实验仿真并分析结果。研究的主要内容及成果如下:1.在新的锚节点人工部署环境中仿真基于非测距算法。在二、三维空间,采用一种锚节点部署在小几何区域中心的部署方法。仿真DV-Hop算法、质心算法,研究新的锚节点部署模式在不同通信半径和不同锚节点个数下的定位规律,并与随机部署环境对比验证。2.改进DV-Hop算法。修改利用最小均方差准则求锚节点平均每一跳距离的公式参数,发现存在最佳参数值,使定位精度在最佳定位参数范围内达到最高。并将最佳参数值下的DV-Hop算法在上述锚节点部署环境仿真,实验验证进一步提升了定位精度。3.进一步提高基于多通信半径DV-Hop算法定位精度。针对现有的多通信半径算法,改进计算跳数值方法,从而进一步精化跳数值,并结合最佳参数值概念进一步提高定位精度。将改进的多通信半径算法应用在上述锚节点人工部署环境,又进一步提升了定位精度。4.提出二维分级定位的算法。将定位过程分为多级,第一级采用基于阈值的优先质心算法,并升级为锚节点后参与下一级的定位,以后每一级采用基于阈值的优先DV-Hop算法,直到所有节点完成定位估计。5.利用最佳参数值、最佳通信半径、最佳阈值等规划最佳定位条件,提出分两个阶段的基于非测距算法。第一阶段,采用基于优先阈值的质心定位算法。首先找出不同定位条件下的最佳阈值和最佳通信半径,然后在最佳条件下优先定位部分节点。第二阶段,先用DV-Hop算法找出在最佳阈值和最佳通信半径下的最佳参数值,在最佳参数值下采用改进的DV-Hop定位算法定位剩余节点。最后,总结并分析以上创新方法的优缺点。将提出的一系列改进方法与其它文献算法进行Matlab实验仿真对比,在一定条件下本文方法可以提高节点定位精度,同时不会增加硬件成本、计算量、节点泛洪次数、节点能量消耗等。