无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是指由大量的静止或移动的传感器节点以自组织和多跳的方式构建的无线网络,已经应用于众多场合,如环境监测、目标跟踪、交通控制、人体健康监测、军事以及救灾等领域。但是这些应用都需要传感器节点知道自身的位置信息,脱离位置信息的感知数据对于大多数应用是没有价值的。而通过人工部署传感器网络中的节点或为需要位置信息的节点安装GPS设备都会受到传感器节点自身特点或应用场景的限制。因此,需要传感器节点通过运行定位算法或其他机制得到自己的位置信息。现有的无线传感器网络节点定位算法普遍存在着定位误差较大、算法复杂度高、通信消耗大、不适用于移动节点等其中一项或多项问题。随着无线传感器网络技术的不断成熟和应用的不断广泛,针对移动传感器网络的实用化节点定位技术具有重要的理论意义和应用价值。本文针对移动传感器网络中的节点定位问题主要完成了如下工作:本文首先分析概述了研究问题的背景和意义,并总结了现有的定位测距技术、定位原理以及现有定位算法的优缺点。其次,在此基础上,本文提出了一种基于矩阵填充的分布式定位算法MALL(Matrix-completion Localization)。MALL算法是利用一系列的约束条件,如节点间距离约束、节点坐标具有低秩性、时间稳定性等,来求解目标函数最优化的分布式定位算法,保证了算法较高的定位精度和易扩展性的优势。由于MALL算法只涉及到凸优化和低复杂度的非凸优化计算,算法计算复杂度较低,能够实现移动网络节点的快速定位。MALL算法仅使用一跳普通邻居节点信息和两跳锚定邻居信息来完成定位过程,具有较低的定位通信消耗。在本文中,对MALL算法的计算复杂度进行了理论分析。最后,通过仿真实验对MALL算法与其他一些现有算法进行了定位精度、算法运行时间、通信消耗性能方面的比较。实验表明,MALL算法优于现有算法。