自上世纪90年代,无线传感器网络越来越受世界各国的关注,被评为十种改变未来世界新兴技术之首。美国、欧盟、日本等发达国家都在无线传感器网络方面做了重大部署。近年来,中国也非常重视无线传感器网络的研究工作,2009年11月3日,温家宝总理指示“要着力突破传感网、物联网关键技术”。传统的定位技术(如GPS)无论在军事还是民用方面都有着关键的应用,同样节点定位技术也是传感器网络的关键技术之一,是网络所采集信息有意义的保障。为了进一步提高节点定位的精确度,以及进一步提高节点定位方法的鲁棒性,文中提出了基于微粒群搜索的节点定位方法和其改进方法——基于几何约束和微粒群搜索的节点定位方法。另外,本文还在应用BP神经网络进行节点定位方面做了一些有意义的探索,提出了基于BP神经网络的节点定位模型。本文的主要工作如下:(1)研究了节点定位的基本原理,分析了节点定位的经典方法。(2)研究了基于链路质量(LQI)的测距技术,通过多次实验采集了大量的LQI和距离之间的关系数据,并通过拟合等数学手段得到了距离和LQI之间的映射关系式。通过实际验证,该方法的实际测距误差小于20%,优于基于RSSI的测距效果。(3)通过研究微粒群算法的基本原理,分析微粒群搜索问题最优解的搜索路径,并分析节点定位的实际应用,提出了基于微粒群搜索的节点定位方法。为了验证该方法在节点定位应用中的有效性,本文首先在无测距误差的情况下进行了未知节点位置的搜索,仿真结果表明无论锚节点是特别放置,还是随机放置都能够对未知节点精确定位。然后在加入不同测距误差的情况下进行搜索,仿真结果表明在20%的测距误差下比最小二乘定位法精度高19.01%。从而证明了微粒群搜索用于节点定位是可行的和有效的。(4)为了进一步提高未知节点定位精度,在分析了微粒群搜索出满足条件的位置和锚节点对未知节点的约束域后,提出了基于几何约束和微粒群搜索的节点定位方法(CIL)。仿真结果表明在20%的测距误差下比最小二乘法定位精度高30.33%。另外,该方法不仅对静态节点具有良好的定位效果,还可以很好的应用于移动节点的追踪定位。(5)在应用BP神经网络进行节点定位方面做了有意义的探索。经过多次的实验和16万次的训练,最终确定了基于BP网络的定位模型。总之,本文研究结果表明,节点定位方法在引入微粒群算法之后,能够进一步提高节点定位精度,并且能够增强算法的鲁棒性。