无线传感器网络作为一种快速发展的新兴产业，无论是在人们的生活还是工作的各个领域中都有着非常广泛的应用。节点定位技术在无线传感器网络的各种应用中起着支撑性作用。传感器节点作为无线传感器网络中最重要的一部分，同时兼具感应信号、采集数据、处理信息，并将数据信息发送至终端服务器等功能。对传感器节点实现准确、高效的定位成为目前无线传感器网络研究领域中的重点。节点定位技术的工作原理是根据网络中数量有限、位置已知的节点，按照某些算法运算，实现对其余节点位置信息的测定。到目前为止，对无线传感器网络节点定位算法的研究已经取得较为丰硕的成果，研究者们已经提出了多种方法实现传感器节点的定位。
　　首先，本文就无线传感器网络的特点进行分析与总结，再将已提出的定位算法从基本思想、应用环境和优缺点三个方面进行综合分析。基于非硬件测距的定位算法对硬件要求较低、应用成本较低、能量消耗较少。其中的距离矢量定位算法因其计算简单、易于实现，适合于二维无线传感器网络节点的定位;基于多维定标的MDS定位算法对锚节点数量限制少、对网络节点分布要求低，适合于三维无线传感器网络节点的定位。
　　鉴于距离矢量定位算法诸多优点，本文对其展开深入的研究。针对该算法使用网络平均跳距代替实际每跳跳距导致定位误差的问题，将小波神经网络引入其定位算法中，与距离矢量定位算法相结合，提出了一种基于小波神经网络的距离矢量节点定位改进算法。该改进算法利用小波神经网络在模型逼近和数据预测方面优良的特性，对无线传感器网络实际节点分布模型进行逼近，估算出一个每跳跳距，并将其应用于无线传感网络节点定位算法中。
　　其次，三维空间节点定位因为维数的增加，使得误差积累对节点定位精确度具有更大的影响，所以要求算法本身具有更高的精确度。三维空间中通常会增加锚节点布置的难度，所以通常锚节点数量较少，这就要求算法本身对锚节点的要求要较低。鉴于MDS定位算法的特性无线传感器网络在实际环境中的应用，本文将MDS定位算法应用于三维无线传感器网络节点的空间定位。针对MDS算法中的局部最小值问题，本文提出将打洞法应用于重复优化算法中。设计出一种基于Tunneling method的无线传感器网络节点定位算法，该定位算法的核心是在STRESS算法的基础上推导出的一种基于打洞法的重复优化方法。
　　最后，建立系统仿真模型，在二维平面对基于小波神经网络的距离矢量定位算法和在三维空间对基于打洞法的多维定标节点定位算法，结合仿真实验数据，从算法性能，锚节点比例、网络节点数、节点通信半径、通信开销等方面进行分析。同时与传统DV-Hop算法和现有典型算法在算法性能上加以比对，仿真结果表明，所提出的定位算法具有定位精度高、计算和通信复杂度低等特点。