无线网络由多个网络连接在一起构成,其特殊之处在于抛弃了传统网线,由无线通讯技术实现连接。无线网络的出现使得网络的组建方式摆脱了物理依赖,具有较强的灵活性和扩展性。得益于便捷的组建方式使得无线网络成长迅速,其主要包含短距离蓝牙网络、无线局域网以及无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)。WSNs是由具有无线射频通信能力且可执行多跳路由协议的微型传感器构成。微电机系统的出现使传感器的机械部分可嵌入到十分微小的芯片中,数字电子技术实现了网络通信以及对收集数据的压缩、整合。无线传感器节点不仅具有体积较小、便于携带的特质,而且具有感知环境参数和处理数据的能力。鉴于WSNs有较好的技术支持与应用需求,本文主要对其自主协同定位方法进行分析和研究。目前已有的定位技术主要针对理想环境设计高精度定位方案,致力于提高定位精度,实践意义欠缺。为了克服这些局限性,本文分别针对区域拒止和动态主动型传感网络的应用场景,深入挖掘了各经典算法产生误差的症结所在并提出改进的定位算法,具体内容如下:(1)描述了WSNs的组成形式以及传感器内部硬件组成。回顾了经典算法的原理思想、精度范围、适用场景和优劣所在。此外,详尽地剖析了多边定位算法的误差来源并阐述了多维标度算法(Multi-Dimensional Scaling Map,MDS-MAP)算法分别在集中式、分布式和分簇情形下的定位过程。(2)在区域拒止的情况下,为避免多边算法因多层定位产生误差累积的问题,结合多边算法和MDS-MAP算法的优势提出了混合定位算法(MA-MDS),该算法不仅避免了多边算法中误差累积问题,而且增加了MDS-MAP算法中锚节点的数量。最后,应用普鲁克分析算法(Procrustes Analysis,PA)达成相对地图到绝对地图的变换。大量的可重复性实验证实MA-MDS算法在区域拒止背景下比现有算法更精确、更高效。(3)在大规模动态主动WSNs的场景中,在资源受限的固有缺陷下提出了基于分簇的混合定位算法(HLBC)。HLBC算法的关键在于簇头节点的选择以及“劣质节点”的过滤和修正。该算法通过构造兴趣函数来选取数量合理、分布均匀的簇头节点。该函数不仅考虑了网络的连通度,而且考虑了节点的剩余能量。然后,提出匹配度函数来过滤网络中的“劣质节点”并用多边算法予以修正。仿真结果显示HLBC算法不仅比MDS-MAP算法更精确而且能够最大限度保证网络的运行时间。