伴着物联网技术的飞速发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)不仅是物联网成败的关键,也成为国内外共同关注的热门话题。现如今,大到国家层面,小到与我们的日常生活,都可以看到WSN活跃的身影。在这些应用中,什么地理位置发生了哪些事件是用户关心的重要问题之一,如果节点位置无法获得,则搜集到的感知数据就毫无意义。围绕WSN中的定位,解释了需要掌握哪些基础知识,学术界研究有何种进展。着重探寻了DV-Hop算法和RSSI算法的设计原理。为本文算法的实现夯实了理论基础。设计出了自适应跳数和跳距优化相结合的DV-Hop算法,旨在改善DV-Hop算法含有的设计不合理点。首先引入通信半径个数自适应值的概念,用于信标节点自适应的选择通信半径的个数,以实现对最小跳数的细分。然后通过自适应的限跳机制来设置跳数的阈值,以减小计算量。最后增改了两类节点均跳距计算流程,补入了权重理念。从两种不同环境的实验效果可以看出,DV-Hop算法含有的设计不合理点得到了相应的改善。以多变环境为出发点,探索出了融合算法。首先引出筛选所处环境的思想,凭借AOA角度信息选取出测量时的环境,意在校正测距误差时减少远程环境的干扰。然后分析了RSSI值与间距测实偏差值的关系,以两者关系为基础,设计出融入了权值的运算方法,旨在适应关系曲线的变化,以提高定位的精度。从实验表现情况可知,该算法避免了单一Range-based算法的局限处境,并且在不同的部署环境下适应性更好。本文把改进加权误差修正、融合的思想融入无线传感器网络的定位算法中,并且根据部署环境的差异性,对传感器节点的参数进行自适应的选取,有效的减小了部署环境差异性对未知节点定位的影响。