无线传感器网络(WSN)的快速发展,使得基于WSN的定位服务具有巨大的市场价值。高效、实时、精确的定位算法是决定该定位服务潜力的关键性因素。在传统的WSN定位算法中,基于接收信号强度(RSS)的定位方法实现简单,受到了国内外学者的高度关注。将压缩感知(CS)运用到WSN定位不仅可以降低RSS测量值的数目,而且具有较好的精确度和鲁棒性。然而,绝大多数的CS算法需要知道先验稀疏度,不适用于目标数目未知的定位场景。而在实际应用中,目标数目往往是未知的,因此急需探索几种不依赖先验稀疏度、性能优异的算法,以缓解这一矛盾。本文以压缩感知理论和无线传感器网络为基础,重点研究目标数目未知下的压缩感知定位算法。本文首先对压缩感知理论和无线传感器网络定位技术作了简要介绍,着重描述了WSN定位系统模型和CS重构算法。以此为基础,首先研究了基于检测的正交匹配追踪(DOMP)算法的信号重构性能,并率先将其用于WSN定位,探索其在目标数目未知条件下的定位性能。结果表明,DOMP在测量值数目M较少的情况下定位性能优于OMP。接着,在GMP算法的基础上提出了一种两阶段的改进算法。通过大量仿真,分别研究了其在不同测量值数目、不同信噪比和不同网格数目情况下的定位性能。此外,还将其与原GMP和OMP算法做比较,从虚警概率、丢失概率和定位误差三个角度全面测试算法的性能。结果表明,改进算法的定位性能优于GMP和OMP。