森林火灾监测具有重要的生态环境意义和社会经济意义。利用先进的技术手段快速有效地获取和描述森林环境变量信息,以实现森林火灾的自动监测是森林防火的前提和保障。无线传感器网络是随着传感器科技、无线通信科技、微机电科技、现代网络科技的进步发展起来的综合型的信息智能化处理系统。它的用途非常广泛,其进一步的发展应用将会深深地影响人类社会的很多领域。布置无线传感器节点时的随机性使得人们并不能事先确定网络中许多节点的位置,然而无线传感器网络的很多应用场合都需要网络中传感器的位置信息,从而确定信息发生的地点,因此节点定位是无线传感器网络应用的关键技术之一。本论文研究的方向是当在森林火灾监测中使用无线传感器网络技术时如何使用合适的节点定位算法提高节点定位的精度,主要工作概括如下：1.分析时下无线传感器网络发展中节点定位技术的研究现状、发展趋势和面临的主要问题。简要介绍无线传感器网络研究现状以及节点定位技术的主要应用基础和典型的算法。结合森林火灾监测应用的技术特点对非测距的定位技术(DV-Hop算法)进行进一步的研究,分析了该算法优缺点以及影响定位精度的主要因素。其中锚节点是一个极其重要的因素,任何一个定位算法都需要锚节点的功能实现定位,锚节点的个数对定位精度有重要影响。2.对与距离无关的DV-Hop算法进一步改进。在各向同性的密集网络应用中,传统的与距离无关的定位算法(DV-Hop算法)可以得到比较理想的定位精度,然而在随机性分布的网络应用中其节点定位误差相对较大。本文采用熵权对DV-Hop算法定位过程中的平均每跳距离的估计进行分析运算,并仿真了具有改进措施的定位算法的定位性能。在不增加网络节点中的通讯任务和硬件成本的情况下,这种改进方法能够改善传感器节点的定位精度。3.将灰色关联分析法和最小最大法应用在DV-Hop算法的平均每跳距离估计以及定位计算过程中。在各向异性网络的节点定位中,将灰色关联分析法应用在DV-Hop算法中,能够改善算法的定位精度并具有较强的适应性。针对DV-Hop算法中采用极大似然估计法和三边测量法而引起的运算量大、精度不高和算法可能失效等问题,此算法采用最小最大方法计算坐标位置,在同样网络参数的条件下,该方法计算量小并提高了定位精度。4.本文也尝试通过将熵权和灰色关联分析法应用在DV-Hop算法中来改善本方法的适用性和定位精度,得到了一种相对原来的算法运算量较小并且定位精度得到提高的算法。使用Matlab作为仿真验证的平台,得到了应用这种改进算法的定位性能指标。5.提出了一种小型的使用改进的无线传感器网络定位算法的森林火灾监测系统,通过对该系统的仿真实验来验证本文的主要研究成果。总之,本文研究成果能够为无线传感器网络技术在森林火灾监测系统应用时提供合适可靠的定位理论,能够提高森林火灾防范工作的反应速度和火点情况的信息反馈。