无线传感器网络是微机电系统、片上系统和无线通信技术高度集成而孕育出的一种新型信息获取和处理模式。它在环境、健康、家庭、军事、空间探索和灾难拯救有广阔的应用前景,作为一个全新的领域,向科技工作者提出了大量的挑战性的研究课题。对于大多数的应用,不知道传感器的位置而感知的数据是没有意义的。传感器节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”,便于实现对外部目标的定位和追踪。由于节点采用电池供电,低功耗是其最主要的设计目标,而人工部署和为所有网络节点安装GPS接收器都会受到成本、功耗、扩展性等问题的限制,甚至在某些场合可能根本无法实现。因此针对其密集性,节点的计算、存储和通信等能力都有限的特点设计有效的低功耗定位算法是本文的研究重点。本文介绍了节点的定位机制,并归纳和总结了己有的无线传感器网络自身定位系统和算法。大部分定位算法应用一个潜在的假设是网络的拓扑是各向同性的,由于地理形状,不同的节点密度,不规则的无线路经,和各向异性的地理条件等,定位算法的性能急剧恶化。本文在PDM定位算法的基础上,提出了一种新的自身定位算法——改进型估计距离影射定位算法。利用网络的局部相似性,把传感器网络进行分块,再局部进行定位。通过采用分布式的执行方式,设计了一种线性影射方法,采用非奇异变换技术在嵌入式空间中把估计值转换为距离值,然后通过三角测量法计算节点位置。同时,为了提高覆盖率,设计了一种基于验证的循环迭代算法。此外,对提出的算法性能进行了理论分析和仿真验证。在各项同性网络和各项异性网络的模拟环境下,从节点的连通度和锚节点密度两方面对定位精度的影响进行了仿真实验。仿真结果表明,该算法在各项同性网络中和其它定位算法相比具有同样的定位精度,在各项异性的网络中提高了定位精度。该算法利用局部信息对节点进行定位,可减少许多数据包的传输,从而节省节点的能量消耗,非