无线传感器网络技术作为通信领域中一种新型的数据采集技术,结合了电子技术、无线网络通信技术、传感器技术和嵌入式技术,具有广泛的应用和发展前景。在大部分应用中,最基本的要求是获得传感器节点的物理位置,但是传感器节点随机分布、数量庞大,软硬件资源有限,因此,研究有效的、精确的节点定位算法来获得每个节点的物理位置具有重要的理论意义和实际应用价值。无线传感器网络中,节点定位技术是对目标进行一系列应用的前提,传感器节点的位置信息需要和采集到的数据相绑定才有意义。因此,传感器节点定位技术成为了无线传感器网络中的支撑技术之一。目前大部分节点定位算法是基于二维平面而设计的,但是实际应用是在三维空间下进行的。本文在阅读大量参考文献的基础上,将二维空间的DV-Hop算法、蚁群算法和粒子群算法扩展到三维空间,再应用到实际生活中。针对三维空间的条件,提出了一种三维无线传感器网络节点定位的混合算法。首先,对蚁群算法和粒子群算法进行算法原理以及算法流程的介绍,分析这两种算法的特点,将这两种算法结合成三维蚁群粒子群算法,给出该算法的模型和流程图。为了验证三维蚁群粒子群算法的有效性,对该算法进行Matlab仿真实验。实验分为三组,每组进行10次仿真,对仿真结果进行分析与总结。然后,对DV-Hop算法的模型、流程以及误差来源进行简单的介绍并扩展到三维空间。给出三维DV-Hop算法的模型及流程,并通过仿真来观察有哪些因素对误差有影响。最后,结合三维DV-Hop算法的特点,将已经验证的三维蚁群粒子群算法与三维DV-Hop算法结合成为一种新的算法,即三维DV-Hop-蚁群粒子群算法。对三维DV-Hop算法的性能评价标准进行分析,提出该算法的性能评价标准,并用Matlab进行仿真。根据不同的影响因素对本文提出的算法以及三维DV-Hop算法分别进行仿真实验,将这两种算法的仿真结果进行对比分析。根据本文算法的特点以及仿真结果,对本文工作进行总结,并对本文提出的算法存在的问题进行说明,为相应的解决方法提出一些建议。