近年来,无线传感器网络技术取得了飞速发展,在工农业、军事国防、环境监测等许多领域都有着重要的科研价值和实用价值。在WSN中,位置信息对传感器网络的监测活动至关重要,确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络基本的功能之一,对传感器网络的有效性起着关键作用。本论文的研究工作紧紧围绕无线传感器网络节点定位算法研究这一课题进行,主要包含以下工作：介绍了无线传感器网络节点定位的研究背景及意义、应用价值和国内外研究现状。介绍了无线传感器网络的相关技术和节点定位概念及定位基本原理,讨论了具有代表性算法的原理及其特点,通过对几种典型的距离无关自身定位算法的分析,总结概括出这些算法存在的问题。在DV-Hop节点定位算法的基础上,针对DV-Hop算法在估算距离时的误差问题,提出了一种基于粒子群的加权DV-Hop算法,该算法修正了信标节点的平均跳距,并且使用粒子群算法求解未知节点坐标。仿真结果表明,本算法能够使未知节点到信标节点的距离接近实际距离,有效的提高定位精度。通过深入研究经典多维标度算法(MDS),提出了一种基于分簇的多维标度定位算法(LPMDS)。算法首先应用分簇算法将整个定位区域划分成多个局部定位区域,然后将经典的非度量MDS算法和粒子群算法结合,在局部定位区域进行迭代,求出节点的局部相对坐标,再将各局部区域进行坐标融合,生成整个网络的相对坐标图,最后利用信标节点信息得到节点的绝对坐标。仿真结果显示,该算法能够克服传统集中式MDS在定位精度及能量损耗方面的缺陷,能够有效地提高定位精度同时降低网络的能量消耗。