无线传感器网络源定位问题是通信领域的研究热点。源定位问题主要分为基于距离的最小二乘(range-based least squares,RLS)问题和基于距离平方的最小二乘(squared-range-based least squares,SRLS)问题。SRLS 问题的目标函数光滑可微,广义信赖域子问题(generalized trust region subproblems,GTRS)算法能够求得其全局最优解,但是计算复杂度较高。RLS问题的目标函数非凸、非光滑,有效求得该问题的精确解仍然是个开放性问题。现有的定位算法主要基于凸优化方法,先将原目标函数转化成凸函数,再求得该凸函数的全局最优解。然而,这些定位算法计算复杂度较高,很难满足实际应用的需求。本文针对现有的定位算法计算复杂度较高的问题,将信赖域算法应用到源定位问题中,基于SRLS问题的光滑性,使用信赖域算法求得其最优解,并对信赖域算法在源定位问题中进行了收敛性分析。仿真结果表明,信赖域算法求解SRLS问题的计算复杂度明显低于GTRS算法。异步源定位问题本质上是RLS问题,并且锚节点与未知节点之间存在时钟偏差。本文先使用最小二乘算法得到时钟偏差的估计值,并且将原目标函数光滑化,然后使用信赖域算法求解,最后推导出了信赖域算法在该问题中的克拉美罗下界,其中信赖域算法的初始点为最小二乘估计值。仿真结果表明,信赖域算法求解异步源定位问题的计算复杂度明显低于现有的定位算法。本文将信赖域算法应用到RLS和SRLS问题中,论证了将信赖域算法应用到源定位问题中的可行性,并且信赖域算法能够在保证定位精度的同时,大大降低计算复杂度。