在无线传感器网络中，在大多数情况下，只有结合了传感器节点位置信息的事件才有意义。无线传感器网络往往布置在人类不能到达的区域，加上受能量、计算能力和存储能力有限性以及成本的影响，传感器节点不可能携带太多的设备，因此，定位技术是无线传感器网络中至关重要的技术之一。
　　 本文针对无线传感器网络的关键技术——传感器网络定位技术进行深入分析与仿真实验研究，取得了具有理论意义和应用价值的结果。
　　 首先，针对无线传感器网络低成本、低功耗的要求，提出了一种DV-Hop改进算法，利用节点间的估计距离和锚节点的位置，在DV-Hop算法的第三阶段使用粒子群优化的方法校正DV-Hop得到的估算位置。该算法不需要任何额外硬件设备和不增加通信量。仿真表明，改进的算法可以使DV-Hop的平均定位误差下降30％，并有效降低了成本。
　　 其次，针对基于组簇网络结构的特点，提出了一种基于组簇网络结构的定位算法，利用基于粒子群优化的DV-Hop算法定位簇头节点，利用质心算法定位簇内节点，并基于RSSI指示提出了适应度函数，利用粒子群优化方法校正簇内节点。仿真表明，改进的算法可以使簇内节点的平均定位误差保持在30%以下。
　　 第三，提出了一种静态传感器网络下的移动节点定位算法，利用粒子群优化的DV-Hop算法定位静态网络中的节点，再利用质心算法定位移动节点，并利用基于RSSI指示的粒子群优化方法校正移动节点在t时刻的位置。仿真表明，改进的算法可以使未知移动节点的平均定位误差保持在20%至30%之间。
　　 最后，针对动态传感器网络的特点，对蒙特卡罗定位算法进行了改进，在蒙特卡罗定位算法的最后阶段，利用基于RSSI指示的粒子群优化方法校正移动节点在t时刻的位置。仿真表明，改进的算法可以大大降低未知移动节点的平均定位误差，当锚节点静止时，平均定位误差在大多数情况下要小于5%。
　　 四种新提出的定位算法都不需要额外的硬件和额外的通信量，却有效地提高了未知节点的定位精度，适合在无线传感器网络的推广。