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无线传感器网络作为一种全新的信息采集和处理的技术,能够通过协作的方式感知、采集和处理监测区域内对象的各种数据和信息。节点定位技术作为传感器网络的核心支撑技术之一,是进行目标识别、定位、跟踪等诸多应用的基础和前提。因此,研究高精度的节点定位算法具有重要的理论意义和应用价值。本文主要针对现有的无线传感器网络节点定位算法定位精度不高的问题设计定位算法。针对免于测距的质心定位算法和DV-Hop定位算法精度不高的缺点,分别提出了改进的加权质心定位算法和改进的DV-Hop定位算法。本文主要研究工作与创新点如下：(1)提出一种基于接收信号强度指示加权融合的质心算法：算法将距离待定位节点由近到远的每三个信标节点组成三角形定位单元,运用传统质心算法求出质心,然后以每组定位单元估计所得的质心作为顶点组成多边形。接着从两个方面分析了影响每个顶心所对应的权重因子的因素,并确定了各因素的权值。最后进行加权融合处理,用加权质心法进一步求出此多边形的质心,得到待定位节点的最终坐标。(2)提出一种基于带自适应变异的量子粒子群算法的改进DV-Hop定位算法：由于DV-Hop算法的定位误差的来源主要是网络中信标节点的平均每跳距离的估计值,本文所提算法通过对信标节点的平均每跳距离的误差进行加权处理,对计算平均跳距值的方法做了改进,使未知节点的平均跳距的估计值更加准确。然后采用改进的粒子群算法通过迭代运算的方式快速地找到最优位置,使未知节点的估计位置更接近于真实位置。通过matlab仿真研究表明,两种改进的算法在定位性能上有了明显的改善。改进的加权质心算法在信标节点分布不均匀的无线传感器网络中定位优势明显,克服了传统质心算法在此环境下定位误差较大的问题。改进的DV-Hop算法明显降低了未知节点的定位误差,使得DV-Hop算法的定位精度和稳定性有所提高。