无线传感器网络集成了传感器、微机电系统和网络三大技术,是一种全新的信息获取和处理技术,目前已经广泛的应用于军事、抗险救灾、环境监测、医疗卫生和空间探索等领域。对于大多数应用来说,不知道传感器的位置而感知的数据是没有意义的。考虑到价格、尺寸、功耗和环境等因素,为所有网络节点配置GPS定位系统是不现实的。因此,研究无线传感器网络节点的自身定位具有重要的意义。节点的定位技术按定位机制可以分为基于测距的定位技术和无须测距的定位技术(Range-based and Range-free Localization)。基于测距的定位技术利用配置的测距硬件获得节点间的角度或距离,然后使用三角测量法、三边测量法或多边测量法计算出自身位置。无须测距的定位技术利用邻近性原理或跳距原理来实现节点的自身定位。现有的大多数定位算法在设计时没有考虑节点的移动性,在节点移动时性能下降。但蒙特卡罗定位算法(Monte Carlo Localization)是针对节点的移动性而设计的,其基本思想是利用N个样本来表示节点位置的后验概率分布。相对于其它算法而言,它能更有效地利用节点的运动速度、方向和节点的连通性等信息,但也存在两个方面的不足:1)采样区域很大,导致定位精度降低;2)未能利用待定位节点的位置估计值。本文针对这两个不足,提出了MCBE算法(Monte Carlo Boxed using Estimation)。MCBE算法利用一跳和二跳信标节点的位置计算出一个锚盒子(Anchor Box),将采样范围限制在锚盒子内,缩小了采样区域;此外,根据锚盒子大小和定位误差存在正相关关系,利用锚盒子较小的待定位节点位置估计值帮助锚盒子大的待定位节点定位。最后,本文对MCBE定位算法进行了仿真,在定位误差、定位覆盖率和通信成本等方面与MCL和MCB算法进行了对比。MCBE算法的定位误差最小,定位覆盖率最高,但通信成本比MCL和MCB高。