未来的无线网络将向着大规模、高密度、海量连接的方向发展,而位置感知能力则是网络中必不可少的特征之一。通过用户节点间的相对测量,协作定位技术能够提高网络的定位精度,扩展定位服务的覆盖范围,有着极大的应用潜力。为了定量研究协作定位带来的性能增益,为网络部署和调度等工作提供理论依据,有必要对无线网络协作定位的性能进行分析。通过研究网络的定位性能界,可以排除算法实现的影响,分析客观因素对定位性能的作用。然而,用户节点间的信息耦合现象对性能界分析带来了挑战。特别是对于大规模网络中的协作定位问题,尚没有有效的分析方法。借鉴其他领域中的成功应用,本文将图论方法引入到无线网络协作定位的性能界分析中,提出了一种定量研究协作定位中信息耦合现象的理论框架。利用该框架,本文对大规模无线协作定位网络中的渐近性能界进行了分析,并重点分析了用户的位置先验信息较弱时的网络定位性能。本文的主要创新性成果包括:1.提出了视在信息-协作效率分解以定量分析信息耦合现象。利用谱图论方法,将性能界分解为视在位置信息和描述信息耦合现象的协作效率两项,提出了协作信息损耗因子和信息耦合强度等概念,并指出可利用图上的自然随机游走来分析协作效率的性质。在此基础上,利用随机过程理论分析了协作定位问题的物理意义,并将分析结果推广至相对定位情形。2.分析了大规模无线网络中的渐近定位性能界。根据上一部分中的理论框架,进一步在格形网络上分析了协作信息损耗因子和信息耦合强度的渐近形式,指出无限大网络具有最高的协作效率。在随机几何网络上,针对绝对和相对定位问题分别推导了网络的定位性能标度律,研究了定位性能与网络规模的关系。3.深入研究了弱先验情形下的大规模无线网络渐近定位性能界。针对用户的位置先验信息较弱的情形,提出了一种近似误差分解,说明了弱先验情形下影响网络定位性能的主导因素。随后,对网络中单个节点的定位性能进行了分析,说明了节点在网络中所处的位置对其定位性能造成的影响。最后,研究了扩展网络和稠密网络中的定位性能标度律。