嵌入式系统、分布式信息处理、无线通信技术、无线网络技术和智能技术的发展推动了无线传感器网络的发展和应用。无线传感器网络现在已被广泛的应用于军用和民用的各个领域。节点定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一,节点自身的正确定位是提供监测事件位置信息的前提,因此针对无线传感器网络节点定位技术的研究具有重要的理论和实际意义。MDS-MAP算法是无线传感器网络定位算法的一种,它利用统计学中的多维标度技术,把节点间的相关信息转换为空间坐标。MDS-MAP算法不需要锚节点,可以获得很高的定位精度,因此得到了广泛的应用,但是经典算法是集中式算法,计算量和通信代价很大,不适合应用于较大规模的网络。论文设计了一种改进的分布式MDS-MAP定位算法(AMDS-MAP(D),Advanced MDS-MAP(Distributed)),该算法在测距阶段采用距离量化的方式,不需要辅助硬件设施,可以进行节点的本地计算,从而降低计算量和通信量,并且适用于遮蔽的环境。为了减小量化过程中的误差,在算法中加入了求精算法,利用相邻节点的位置信息来修正和约束位置估值,使之不断逼近真实值。同时,为了克服单纯求精算法的弊端,引入了误差阈值和不良节点的剔除,进一步改善了求精过程。在AMDS-MAP(D)定位算法中还加入了分块的方法,把网络中的节点分成不同的块来进行局部定位,然后再由若干相对坐标图合并成全局坐标图,从很大程度上减少了算法的时间复杂度,增强了定位算法的可扩展性。在实际节点定位实验中,为了进一步提高测距精度,增加了测距校正模型。该模型使用联合校正方法,全局考虑系统内硬件设备的影响,且节点的数量越大校正值越精确,适用于节点随机分布的不确定环境。论文研究结果表明:算法中引入的距离量化和求精算法能够实现分布式计算,提高定位的精度;从仿真实验和实际传感器节点上进行实验的结果分析,AMDS-MAP(D)算法对无线信号强度出现的不良特性具有较好的校正能力,取得了较为满意的定位效果。