为了提高农作物产量,传统农业通常进行过度灌溉、施肥、喷洒农药等农事活动,打破了土地中各种微量元素平衡,导致严重的资源浪费和环境污染问题。而将传统农业与现代科技结合而成的精准农业,通过获得农作物周围各种环境信息,按照农作物不同的生长需求,对农作物进行精确监控与管理,不仅提高了产量,同时减少了资源浪费和环境污染。无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)是由部署在监测区域内的大量微型传感器节点,通过无线通信方式组成的一个多跳自组织网络,具有成本低,功耗小,实时性,适应力强等特点,在精准农业领域具有广泛的应用前景。首先,将传感器节点随机抛撒在监测区域,然后,对所需要的信息进行采集,最后发送给服务器并进行处理。传感器采集的信息必须与其位置坐标结合才具有使用价值,但对所有传感器加装上GPS(Global Position System)来获取位置坐标是不现实的,大大提高了成本。因此,如何通过网络中少量已知位置的节点实现大量未知位置节点的定位显得尤为重要。本文主要研究了无线传感器网络中节点定位问题,涵盖了静态网络和动态网络两种类型。在介绍定位算法原理的基础上,分析误差产生的原因,旨在进一步提高节点的定位精度。主要工作和创新点如下:1根据标准DV-Hop算法的基本原理,对其常规的DV-Hop优化算法分类总结,按照平均跳距的计算、距离估计、位置求解三个步骤顺序介绍。每一步骤都选择几种常规的优化算法,在理论上分析比较,并对每一步骤的优化策略进行大量仿真实验,通过对比分析得到较好的优化策略,为后续的研究提供指导。2在DV-Hop算法中,多边定位的优化求解是影响定位精度的重要环节之一。最小二乘法简单易现但精度较低,标准粒子群算法(Particles Swarm Optimization,PSO)求解精度高于最小二乘法,但存在易早熟、全局寻优能力差等问题。针对上述问题,本文提出了一种加强收敛性的参数随机抽样粒子群算法(SC-PSO)。由于粒子群算法的寻优效果与控制参数相关,该算法通过对控制参数进行随机抽样,既增加了取值的灵活性,也加强了粒子速度和位置更新的随机性。为确保算法每一步演化都能收敛,由加速因子来确定惯性权重的抽样范围。同时对群体最优采用逐维更新的方法,以充分利用粒子各维的有用信息。最后,将SC-PSO算法应用到DV-Hop定位方法中。实验结果表明,所提算法提高了位置的求解精度。3针对节点间距离估算不准确以及最小二乘法精度低的问题,分析了标准DV-Hop算法误差产生的原因,提出了一种锚节点选择的DV-Hop定位算法。首先,引入了中间锚节点,通过中间锚节点求解未知节点和目标锚节点之间的第一距离。然后,将第一距离与DV-Hop算法所求第二距离加权求和作为最终距离。最后,利用加权最小二乘法求解以获得未知节点坐标。实验结果表明,所提算法有效提高了定位精度。4蒙特卡洛定位(Monte-Carlo Localization,MCL)算法是一种常见的动态节点定位算法,介绍了MCL的定位原理,分析了其产生定位误差的原因。针对MCL算法采样效率低,定位误差大等问题。本文提出了基于三次样条法的蒙特卡洛定位算法,通过预测节点位置以缩短其采样范围,从而提高了算法的采样精度,降低了算法的运行时间,确保定位算法的有效性和可靠性。