目标定位作为无线传感器网络的一项重要技术,具有十分重要的研究意义。目前基于目标源定位主要有三种方法:TDOA,DOA和接收信号强度法,接收信号能量强度法以其能耗小,定位方法简单,对整个网络的同步性要求不高等特点普遍存在于常见目标监测环境中。针对该定位系统,本文从以下几个方面展开研究。基于信号能量衰减模型,对几种基于接收能量强度的定位方法进行分析,考虑到计算的复杂性和能耗大小并提出了分布式的定位方法,并与集中式算法进行比较。仿真结果表明集中式定位方法相比分布式定位方法有更高的定位精度,但是从节能效果考虑,分布式方法具有更好的实用性。在对目标定位研究中,由于实际应用中目标源个数并不是单一的,当传感区域内存在多个目标时,本文采用高斯-牛顿迭代法进行目标定位,仿真结果表明该算法能够很好的实现两个声源目标的定位估计。在传感器节点随机分布的条件下对目标快速精确的定位是我们研究的重点,本文基于信号接收能量强度将声源目标的定位问题转化为似然函数的优化问题,利用最优化理论中DFP和BFGS方法得到目标位置的全局最优解,仿真结果表明,该算法具有很好的定位效果和使用价值。针对资源能量和通信带宽有限的无线传感器网络,本文建立了基于声音量化数据的定位模型,并推导出基于声音量化数据的最大似然函数定位方法。结果表明,在满足定位准确度的前提下,可通过减少传递的比特位数来达到节约网络能量消耗的目的。此外,为了对估计结果进行评定,推导了最大似然估计的克拉美-罗下界(CRLB)。