无线传感器网络大量地应用在物体跟踪、医疗、智能家居、智慧都市、智能交通等众多领域中。在无线传感器的网络系统中,获取网络中的传感器节点的具体位置坐标是最关键的,是无线传感器网络在这些被应用的领域的基本环节。无线传感器网络是由众多的微小的传感器节点构成的,这些点将采集到的消息发送到终端监控系统中,实现由人追踪世界。根据是不是基于距离测量,通常会把定位算法分为两种:基于测距的定位和无需测距的定位。DV-Hop定位算法是不基于距离测量的算法的重要代表,它的定位方式有简洁、定位误差相对较低、能量消耗较小等优势。但这种算法的缺点是用跳段去估算距离代替真实测量距离,在随机部署的无线传感器节点覆盖中定位精度相比而言较低。本文在过去学者研究的基础上进行改善和改进,主要内容如下:(1)阐述了经典DV-Hop算法的定位方法与该算法运用中暴露的弊端及劣势存在的原因因子。主要原因包含:跳数、平均跳距估计、定位计算方法等。仿真比较了很多DV-Hop改善的算法,仿真结果显示,原始改善算法有创新方面比较单一、定位问题不够细化等问题,进而导致定位精度不高。(2)创新改进DV-Hop算法,提出一种高精度DV-Hop改进定位算法,从三个地方改进算法。首先在网络中随机分布有多个通信半径的锚节点和只有一个通信半径的未知节点,定位开始时,锚节点以不同的通信半径分多次向网络广播信息,相应的跳数值根据通信半径的大小选择不同的递加值,是改进一般多通信半径的DV-Hop。第二种是在第一种改进算法基础上,改进锚节点求平均每跳距离的公式。第三种方法是对未知节点的校正值加权,并以前两种方法为基础,进一步优化算法,从而降低定位误差。(3)进一步改进DV-Hop算法。提出基于最佳跳数值DV-Hop改进算法。针对平均跳距带来的定位误差,结合跳数优化后所有锚节点的平均跳距,提出了一种平均跳距的修正方法,在双通信半径定位算法基础上,用跳数值变换概念改进锚节点计算平均每一跳距离的公式,并结合平均每跳距离进行加权处理。最后Matlab仿真证明,在一定条件下本文提出的一系列改进方法与其它文献算法对比,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。