无线传感器网络是物联网的基础,在航空航天、工业控制、医疗卫生、环境监测等领域都有广泛的应用。确定网络中节点的位置是无线传感器网络运行、管理和应用的重要基础,如何安全可靠地获取节点的实时位置信息是WSN研究中必须要解决的关键问题之一。本文针对复杂环境下的WSN安全定位技术展开研究。首先,针对复杂环境下网络节点容易受到恶意入侵或干扰,从而导致采集到的数据出现偏差的问题,本文在研究了RLPCCA模型和基于RLPCCA的二维定位算法的基础上,提出了一种基于鲁棒性局部保持典型相关分析的WSN三维定位算法3D-LE-RLPCCA。该算法通过充分挖掘信号空间和物理空间的拓扑关系和节点密度信息建立映射模型,以解决异常情况引起的定位误差。该算法在计算最佳定位单元时采用共面度和体积比两个维度进行约束,以提高定位的准确性。仿真实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性,能有效提高三维定位算法的定位精度,节约网络节点能量。在移动WSN定位技术的研究中,针对网络环境中障碍物的影响、恶意攻击等因素使节点数据出现错误的情况,本文提出了一种基于自适应路径模型的移动WSN安全定位算法MSLAP。首先,为移动锚节点设计了障碍物规避路径,以避免其对WSN节点定位的影响;其次,采用恶意节点检测模型剔除网络中的恶意节点,以保证节点数据的准确性;进一步,根据自适应路径模型设计了未知节点坐标计算算法。仿真实验结果表明,MSLAP算法具有较好的鲁棒性,不仅能够提高定位精度,还能提高定位覆盖率。最后,本文对OMNeT++仿真平台进行了扩展,编码实现了基于OMNeT++的WSN安全定位仿真平台,并在该平台上实现了3D-LE-RLPCCA算法和MSLAP算法。