对目标进行定位是无线传感器网络的重要应用之一。虽然当前存在许多解决无线传感器网络中定位问题的算法,但是它们在定位精度和能耗控制方面仍然缺乏良好的性能。为了能够更好的解决这个问题,本文通过研究无线传感器网络中能量的传播和变化情况,提出新的基于声音能量的定位算法。新的算法力求解决其他算法无法解决的问题,同时提供良好的算法性能。本文详细分析了定位问题的本质,通过研究声音在不同介质尤其是空气中的传播情况,建立物理观测模型,进而建立数学模型,导出数学计算公式,得出解决定位问题的算法。通过使用协作信息处理,状态估计、卡尔曼滤波模型和贝叶斯决策等信息处理技术,对问题进行分析和研究。新算法的核心部分是节点协作算法,该算法以协作信息处理为基础,对传感器节点群进行任务调配,调度和组织。同时控制节点间的信息流动,管理它们之间的协同工作,并在保证定位精度的同时控制能耗,从而来提高算法的性能。在设计过程中,融合了不少其他技术。例如用来进行状态估计的卡尔曼滤波模型是状态估计理论的重要组成部分之一,主要用来研究线性系统和非线性系统。而贝叶斯决策是基于统计概率的决策方法,为算法的进一步实现提供了坚实的理论基础。在提出新算法之后,为了测试和评估算法的性能,设定了相应的实验平台和实验条件。在对实验结果进行了细致的分析之后,得出结论:新的算法能够提供准确的定位解决方案,同时,在能耗控制方面,算法显示出了良好的性能。文章的最后,总结了前面的研究工作,下一步的工作将以当前的研究工作为基础,对模型和算法作进一步的优化和细化。