在无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)中,传感器节点的位置信息至关重要。许多应用都是基于传感器节点的位置信息,例如环境监测、地理路由、目标跟踪等。但是传感器节点的定位过程极易受到敌人攻击,从而产生错误的位置信息。这给基于传感器节点位置信息的应用带来严重的影响。因此,安全定位成为现在的研究热点。而定位异常检测技术作为一种积极主动的防御技术,将是传感器网络安全发展的重要研究方向。本文首先提出了基于部署模型的定位异常检测算法BMLAD。在该算法中,传感器节点首先收集实际的邻居节点数；然后根据部署模型知识和定位信息计算估计的邻居节点数。传感器节点实际的邻居节点数和估计的邻居节点数形成差异矩阵,通过比较差异矩阵和阈值来判断传感器节点是否定位异常。若是差异矩阵大于阈值矩阵,则认为该节点是定位异常的节点。由于BMLAD算法需要已知传感器网络的部署模型知识,但不是所有的传感器网络都可以获取部署模型知识。因此,为了改进BMLAD算法,本文引入了分簇的网络拓扑结构,提出了一种无需已知部署模型的定位异常检测算法BCLAD。传感器网络部署完毕后,传感器节点依据LEACH协议进行分簇,每个簇的簇头节点根据传感器节点报告的位置信息和邻居表信息进行计算、过滤、更新权值,最后权值低于阈值的传感器节点被簇头节点检测出来并上报给基站。本文对基于部署模型的定位异常检测算法BMLAD和基于分簇的定位异常检测算法BCLAD进行了理论研究和仿真实验。仿真结果表明BCLAD算法不需要已知的网络部署模型,适用于异常节点比例较小、破坏程度相对微小的传感器网络,而BMLAD算法适用于部署模型已知、异常节点比例较小、破坏程度相对严重的传感器网络。