无线传感器网络是由具备传感、计算和通信能力的传感器节点组成的多跳自组织网络。根据网络中节点是否具备移动能力，将无线传感器网络分为静态网络和移动网络两种。传感器网络可以实时监测、感知和采集目标区域中监测对象的各种信息并最终发送到应用终端。无论在国防军事、国民经济还是公共管理等相关领域，传感器网络都具有非常广泛的应用前景。节点定位问题是传感器网络中的关键性基础问题之一，而节点之间的距离估计又是绝大多数定位算法的基础。本文以多种不同拓扑结构的传感器网络为研究对象，致力于更透彻地研究传感器网络定位技术。全文以设计出高效、高精度的传感器网络定位算法为目的，通过理论分析、数字仿真和实物实验相结合的手段进行研究，并分别针对静态网络和移动网络的定位问题提出了一些新的思路和算法。本文首先对传感器网络定位问题进行深入分析。从静态网络和移动网络两方面概述了现有传感器网络定位技术。对于静态网络，重点研究了基于多维定标技术和基于计算几何的定位算法，并分析了因节点之间的距离估计存在误差而导致的定位效率及精度较低的问题。对于移动网络，重点探讨了可移动锚节点的路径规划方式及基于概率模型的蒙特卡洛定位算法。在内部含有空洞的静态传感器网络中，网络结构的奇异性会导致节点间的距离估计误差。本文将几何知识引入到距离修正过程中，通过构建虚拟空洞，根据线段间的几何关系优化传感器节点之间的距离，并与多维定标技术相结合，提出了一种集中式的传感器网络定位方法MDS-DO，该方法解决了在网络存在空洞的情况下基于多维定标的经典定位算法适用性较差的问题。仿真表明，该算法可以适用于存在多种类型空洞的网络，能较好地修正节点间的距离信息并最终显著地提高定位精度。针对静态网络中因测距技术的不完善而形成的直接测距误差，提出了一种几何约束辅助的Voronoi图定位算法VBGCA。该算法利用Cayley-Menger行列式的几何应用对距离关系进行限制，从而得到关于测距误差的约束方程。当存在多个锚节点时，提出了一种以4个锚节点为基准的线性约束方程，并结合已有的二次约束，从理论上证明了多锚节点下距离约束的可行性。仿真和实验均表明，VBGCA算法可以较好地解决基于Voronoi图的定位算法中存在的定位失败问题，并能在一定程度上减小定位误差。为更好地解决不同拓扑结构网络中存在的距离估计误差及由此引发的定位问题，本文研究了锚节点可移动传感器网络，并致力于充分发掘移动锚节点的其他辅助价值。针对内部含空洞的传感器网络，采用图论等知识对空洞边界做分布式探寻，并利用移动锚节点标定空洞边界节点，这些关键节点可用于优化跨空洞节点之间的距离，从而实现定位精度的提高。针对在节点分布正常的网络中由多跳计算所导致的距离估计误差，首先提出了一种基于几何约束的数学优化模型，该模型利用邻居锚节点的信息对节点之间的距离进行优化；在此基础上，结合DV-Hop算法，提出了基于邻居锚节点约束的分布式NAC-DL定位算法，移动锚节点运动至待定位节点附近并辅助优化距离信息。仿真和实验均表明，NAC-DL算法可以有效减小距离估计误差并提高网络整体定位精度。最后，提出了一种移动锚节点的动态路径规划方式，该方式利用连通信息计算出网络关键位置并分析移动策略，在锚节点移动路径长度及广播信息包数量方面均比经典算法有所改善，有效降低节点能量消耗。