随着水下传感器网络节点应用的需求日益增多,深海空间站及海洋监测等受到越来越多的关注,水下传感器节点高精度的位置是融合传感器数据、提供水下潜器航行辅助导航的关键信息。目前水下传感器网络定位技术尚处于初步研究阶段,本文以提高网络节点平均定位精度为主要目的,研究了大规模分布式网络定位技术、集中式网络定位技术和网络节点后置数据处理技术。分布式网络中水下各个节点通过获取和周围参考节点之间的距离信息来解算自身位置。由于通信距离有限,通常采用定位后的普通节点升级为参考节点供其他普通节点定位以保证大范围内的定位覆盖率。而随着定位节点数目的增多,普通节点逐步升级为参考节点,新定位的普通节点定位误差会逐步累积。为此,如何保证在不影响网络定位覆盖率条件下减小逐级递增的定位误差是提升分布式节点定位精度的主要手段。本文结合参考节点位置误差和距离测量误差联合估计单个普通节点位置,通过误差传播率预测普通节点的定位误差从而控制参考节点的选取准则。通过仿真和实验结果表明,该方法能够有效提升分布式逐级网络节点的定位精度,在深水中定位精度从3米提高到1米,效果显著。集中式网络中采取水面网关节点对水下节点进行距离测量和信息采集,从而统一解算水下节点的位置。在大规模网络节点中,由于水下节点数目众多,普遍采用的TDMA、CDMA、FDMA等方式极易造成距离测量数据身份丢失,无法区分获取的距离测量信息对应水下节点身份的情况。常规采用的最小二乘方法或区域定位方法针对众多身份丢失数据解算时需要区分匹配节点测量数据而定位效率极低。为此,提出一种定位方法实现集中式网络身份信息缺失严重情况下的高精度、大范围和高效率定位。本文提出的基于距离交汇的位置累积方法,通过精确的距离测量和平面内位置累积判别节点的位置,以区域内出现概率最大的位置作为节点的定位结果。通过仿真和实验分析证明该方法具有与最小二乘法接近的定位精度,定位效率远高于常规方法。网络定位是要使各个节点具有一致的定位精度,以确保在数据融合或辅助导航过程中具有同等量级的位置信息。集中式网络定位过程由于解算模型受数据质量影响(由数据有效率、测距精度等决定)导致各个节点定位精度不一致;分布式网络定位过程由于定位节点数目增多,各个节点独立解算,定位精度不一致。为此,对集中式/分布式网络获取的节点位置重新调整,获得精确的相对位置,使各个节点具有一致的定位精度从而提高网络平均定位精度是后续数据处理的主要目的。本文以网络平均定位误差最小为准则,以距离测量为观测量对全部节点进行重新定位。以距离测量误差构建平差模型,由于方程个数小于待求解未知数个数,采用添加最小二维范数的基准条件求解欠定方程的方法。通过仿真和实验表明,本文提出的方法能够有效提升网络平均定位精度,在浅水中网络平均定位精度提升了近0.2米。