具备运算和通信能力的传感器节点是构成无线传感器网络(WSN)的基本单位，WSN拥有成本低廉、配置简易等优良特点。随着技术的发展，WSN在军事和工业上的应用越来越受到关注，有着重要的实用价值。在实际应用中，位置数据是最重要的，因此，研究合适的定位算法至关重要。　　随着应用场景的日益增多，静态网络定位已经不能完全满足需求，移动网络的发展成为必然趋势。移动节点定位技术成为WSN领域的一个热点研究方向，移动节点定位技术的研究具有重要的应用价值与实用性。　　本文主要研究移动节点定位技术，并在前人的研究基础上提出了一个新的移动节点定位算法。本文首先介绍了WSN的基本理论、研究意义以及发展动态，然后对WSN的定位技术进行了综述，具体介绍了包括节点定位的常见方法、常用测距技术以及评价定位算法性能的指标，并按照不同的特点介绍了定位算法的分类。　　接着本文分析了蒙特卡罗思想在移动节点定位中的优势，详细描述了蒙特卡罗盒定位算法的流程，并分析了蒙特卡罗盒定位算法的不足以及有待改进的地方。针对蒙特卡罗盒算法存在的问题，本文提出了一种基于小波变换预测的改进算法。该算法在预测阶段，根据节点的历史移动轨迹，通过小波变换预测方法计算得出目前节点的预测位置，构建预测约束区域，减小采样区域的面积，降低定位误差;在采样阶段，根据节点的锚盒面积实时地计算定位所需的最大样本点数目，能够有效地节省因不必要的采样而导致的开销;在加权滤波阶段，按照样本点所在的位置授予样本点不一样的权值，能够提高高质量样本点对定位的正面作用，以及避免粒子退化现象，减小低质量样本点的负面作用，有效地减小定位误差。　　在模拟仿真实验中，把蒙特卡罗盒定位算法与本文提出的改进算法进行了对比分析。仿真实验模拟了定位误差随通信半径、定位周期、锚节点数目等条件改变的变化状态。实验还对定位时间、样本点数目、采样次数、采样区域面积等参数进行了仿真。实验数据表明，同等的条件下，本文提出的改进算法具有更好的定位效果。