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随着信息技术、智能通信和物联网的飞速发展,基于位置的服务受到越来越多的关注,商场、酒店、停车场、医院、智慧城市等应用对位置信息都有着极大的需求。无线传感器网络具有成本低、能耗低、环境适应性强等优点,被广泛应用于现实生活中,为我们提供数据监测、无线通信以及数据控制、定位等服务。在当前的研究热门话题中,基于无线传感器网络定位算法的研究已占据了一席之位。本文的主要研究内容为无线传感器网络定位算法,国内外学者依据是否需要测量节点之间的距离将定位算法分为两大类。一种是依据测距实现的定位算法,另一种则是依据非测距实现的定位算法。本文对DV-Hop定位算法、RSSI定位算法进行研究,这两种定位算法在不同的应用场景中定位精度具有一定的局限性,本文的研究目标是如何减小未知节点在定位过程中产生的误差,提高定位精度。主要工作如下:(1)通过文献调研,对两大类定位算法的优缺点进行了归纳总结。从节点部署、网络连通度、定位误差三个方面对两大类定位算法中的经典算法进行验证。(2)提出基于改进粒子群的DV-Hop定位算法。针对DV-Hop定位算法在定位过程中,节点之间的跳段距离取代了节点间的实际距离,未知节点在进行计算时误差较大的问题,提出了基于改进粒子群的DV-Hop定位算法。该算法首先利用局部最优值对粒子群算法进行改进,然后在DV-Hop定位算法中,利用适应度函数搜索到的群体最优值作为未知节点的位置坐标,仿真实验表明,改进的算法有效的提高了节点的定位精度。(3)提出基于改进花授粉的RSSI定位算法。针对RSSI定位算法在定位过程中信号在传播过程中受环境等因素产生测距误差,利用最小二乘法对未知节点的位置信息进行计算时定位精度低的问题,提出了基于改进花授粉的RSSI定位算法。该算法首先对花授粉算法进行正余弦优化,提高最优解的精度值。然后在RSSI定位算法中,利用改进的花授粉算法对未知节点的位置进行优化求解,减小定位误差,仿真实验结果表明,与传统的RSSI定位算法相比,改进算法的定位精度有了大幅度提升。