近年来无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)的发展日益成熟且越来越受到人们的重视,它的基本组成部分为无线传感器节点,这些节点的特点主要为体积较小、功耗较低,节点以多跳的方式进行通信并通过自组织的方式形成网络,进而完成对周围区域的监测与感知。无线传感器网络被广泛用于军事、医疗、安全生产、智能家居等领域。节点定位算法是无线传感器网络一项非常重要的基础技术,因为在网络中没有节点位置的信息是没有意义的,由于工作环境复杂、成本较低、节点数量巨大这些特点,不能将现有的较为成熟的定位技术直接应用于无线传感器网络,因而高效、适用的节点定位算法成为国内外学者的研究热点。在现有的无线传感器网络节点定位算法中,基于RSSI(Received Signal Strength Index)测距的定位算法与DV-Hop(Distance Vector Hop)定位算法是其中较为经典的两种算法,它们的特点是方法较为简单且不用添加额外的设备,但是精度较低。本文研究的主要目的就是通过对这两种算法进行研究和分析,找出它们精度较低的原因并通过一定的方式对其进行改进以提高定位精度。论文的主要内容为:第一,研究分析了基于RSSI测距的定位算法的误差产生原因主要为理想模型与环境的差异、环境突变造成的信号波动、三边测量法产生的误差,并根据这三个原因采用相应的对策去降低误差。通过计算出锚节点间的修正误差对环境因素造成的误差进行修正,采用高斯滤波滤除波动较大的信号,并使用基于K-均值聚类的动态多种群粒子群算法代替三边测量法降以低误差。最后在Matlab2010b的环境下,针对不同的锚节点比例、节点通信半径、以及干扰增益对经典算法与改进后的算法进行仿真,结果表明改进后的算法相对于原有的经典算法具有较高的精度与较强的抗干扰性。第二,分析研究了DV-Hop算法,得出算法误差产生的核心原因为对距离的估计误差较大,即在计算平均跳距阶段采用直线距离代替曲线距离,在计算未知节点与锚节点距离阶段采用曲线距离代替直线距离,影响误差的因素主要有锚节点比例,节点分布的均匀度等。文中通过在Matlab2010b的环境下,针对不同的网络样式与锚节点比例对算法进行仿真,以验证网络节点分布的均匀度与锚节点比例对误差产生的影响。根据分析出的误差来源与影响误差的因素对DV-Hop算法进行改进,通过使用移动锚节点对网络进行重构改善锚节点的分布,使用递增式定位算法在一定程度上提高锚节点数量,并在锚节点移动过程中对节点度较好的未知节点通过改进的基于RSSI测距的定位算法进行定位,得到较为优质的第一代新生锚节点,随后采取锚节点选择机制降低递增式定位带来的误差,通过加权误差修正来降低平均跳距产生的误差,最终对改进的DV-Hop与经典DV-Hop算法进行仿真,相对于原有的经典算法,改进的算法在精度方面有了较大的提高,达到了预期的目标。