无线传感器网络(简称WSN)是由大量具有特定功能的传感器节点通过自组织的无线通讯方式,相互传递信息,协同地完成特定功能的智能专用网络,它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络、无线通信技术和分布式信息处理技术等,能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,完成连续的监测、目标发现、位置识别等任务,这些信息通过无线方式被发送,并以自组多跳的网络方式传送到用户终端,从而实现物理世界、计算世界以及人类社会的连通。无线传感器网络是目前IT领域的一个研究热点,而且传感器网络是一个新兴技术,国内与国际水平的差距并不很大,及时开展这项对人类未来生活影响深远的前沿科技的研究,对整个国家的社会、经济将有重大的战略意义。　　 位置信息是传感器节点采集数据中不可缺少的部分,没有位置信息的监测消息通常毫无意义。因此,定位技术是传感器网络的一项支撑技术,是传感器网络进行目标监测、跟踪、识别等众多应用的前提,也是传感器网络研究中的热点问题之一。　　 本文首先介绍了一种基于AOA的无线传感器网络三维联合定位算法,该算法是在典型的AOA算法基础上做了改良,在信标节点附近安装两对性能参数完全相同的、互相垂直的、间距为2r的超声波发射机,当其中一对发射机存在不能测量的死角时使用另一对进行角度测量,解决了原算法的死角问题。再引入了基于到达时间差(TDOA)的距离测量方法,提出了针对三维空间定位的联合定位算法,分析证明,本算法复杂度较低,算法精度较高,能够有效地估计三维空间中传感器节点的位置。　　 在对该定位算法的分析研究中发现,原文缺少对两个主要参数超声波发射机r和超声波频率变化范围f的研究。本文在仿真软件Matlab上针对r和f建立一个完整的实验模型,分别详细分析r和f的取值对测量结果的影响。实验结果表明,在满足死角条件下,r和f的任何取值下该算法都能够精确的实现传感器节点的空间定位,验证了算法的正确性。同时我们还发现不同的r和f取值与测量误差确实存在一定的关系,经分析该误差影响主要来自于两个方面:原算法公式推导中的误差与待测节点干涉波强度周期测量的精确度。因此我们从这两方面着手,利用公式推导和估算,得出了一个关于误差值计算公式。最后经过仿真实验,验证了该公式的正确性,并给出了一组定位算法的最佳参数值。　　 本文还探讨了使用电磁波取代超声波在本算法中应用的可能性。电磁波相比超声波在生活中更加常见,它具有更宽的频率范围、不需介质就能传播、不像超声波容易受到环境、气温等外部因素的干扰等优点,在很多环境中对比超声波具有一定的优势。