无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是信息化、智能化和网络化的结合,已经成为信息领域的一个重要研究方向。WSN实现了信息的获取、处理、传递,乃至系统控制的智能化,方便了人与人之间、人机之间的信息交流；其在军事防卫、医疗监护、交通道路疏通、环境监测等很多领域都得到了应用。节点定位技术是WSN的基础和核心,因而引起了广泛的关注。节点定位技术是为了确定监测事件或监测目标发生的位置以及获取信息的传感器节点的位置。如对于环境监测,需要确定获取的环境信息来自于哪一区域或位置；再如对于紧急突发事件,火灾发生的位置,地震的预测,敌军战车活动的范围和方向等。因此,没有位置信息的监测信息是无意义的,即传感器节点只有确定了自身的位置,才能确定其监测目标或事件发生的的位置。本论文主要是针对信标节点稀疏的网络,研究基于测距技术的节点自身定位算法,所做的工作主要如下：(1)针对信标节点稀疏和定位误差大的问题,对一种采用最小应力搜索的算法进行了深入地研究和分析,避免了AHLos算法计算节点间距离的方程发生错误,减小了定位误差；对于信标节点稀疏的情况,采用协作的稀疏信标节点方案可以达到更好的定位效果。通过MATLAB仿真,结果验证了该算法的有效性,仿真表明了在信标节点数量少的情况下算法比AHLos算法的定位误差小,而且提高了定位比例。(2)在信标节点稀疏的情况下,针对基于距离的三边算法和多边算法因迭代带来误差累积的问题,引入了粒子群优化(PSO)算法,深入研究了基于PSO的增强型定位算法。该算法是由最接近未知节点的一个邻居节点提供远程信标节点的位置数据来计算没有足够数量信标节点的未知节点,以提高定位比例；采用PSO算法提高定位精度,以及利用DV-distance算法进一步提高定位比例。通过MATLAB对算法仿真,结果验证了该算法的有效性,仿真表明了在信标节点数量少的情况下算法具有较小的定位误差和较高的定位比例。