随着无线通信、嵌入式计算、传感器及微机电系统(MEMS)等技术的发展,具有感知能力、计算能力和无线网络通信能力的微型传感器及其构成的无线传感器网络(WSN)引起了人们的极大关注。作为一种全新的信息获取和处理技术的无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务。节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.位置估计的精度直接影响WSN后继的网络传输和监测性能。本文主要研究了无线传感器网络节点定位问题,介绍了无线传感器网络节点定位的概念和原理、自身定位系统和算法的性能评价指标,节点定位计算的一般过程,,讨论了现有的传感器网络节点定位算法的分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法的原理和特点,简要介绍了节点定位算法的存在问题,改进方向与最新发展.通过分析,得知定位精度是定位技术首要的评价指标,直接影响到网络的运行效率和信息传输的准确性,能够对定位精度造成影响的原因主要有两类,一是测距误差、二是计算误差。若要提高节点定位准确度,其中的一个有效途径就是提高测距准确度,但是难点在于测距的实现要受节点能量、硬件复杂度及体积等条件的限制。并且在实际应用中,测距准确度是不能无限提高的,这就需要从算法的角度进一步提高定位准确度。本文针对特定的应用场景,设计了适用于固定节点传感器网络的BP定位算法以及适用于节点自由移动的移动传感器网络的信号强度和运动向量相结合的无线传感器网络移动节点定位算法(Localization Algorithm for Mobile Nodes in Wireless Sensor Networks Based on Signal Strength and Motion Vector简称SSMV)。BP定位算法是在对现有无线传感器网络定位算法进行了深入分析比较的基础上,通过归纳和总结提出的,该定位算法利用BP神经元网络方法对定位进行优化。通过实验对测度结果进行验证并与最小二乘算法进行比较,进一步证明该算法在提高定位精确度方面有一定优势。SSMV算法是通过研究将移动信标节点应用于WSN节点定位中的问题提出的,是一种新的基于移动信标节点的无须测距的新的定位算法。通过仿真实验并分析算法的性能,得知该算法定位精度高,需要的锚节点数量也较少,减少了成本和通信开销,表明在相同的环境下SSMV算法比凸规划算法更具优越性。