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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)作为计算、通信和传感器三项技术相结合的产物,在军事、环境监测、家居、空间探测、医疗等多个领域拥有着巨大的潜能和广阔的前景。该技术实现了物理世界、计算世界和人类社会三元世界的连通。无线传感器网络定位技术强调的是传感器节点在接收到信息的同时必需明确自身的位置,即：在什么位置发生了什么事件,从而实现系统对目标的定位和追踪。因此,WSNs定位技术是无线传感器网络技术的基础之一。本文首先综述了无需测距的定位方法和基于测距的定位算法的优劣性。然后基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)的测距方法,利用无线信号衰减模型计算锚节点与未知节点间的距离,最后提出了克服定位中不适定性的方法,大幅度提高了定位精度。在三维空间定位中,由于测距误差和锚节点分布的病态性,节点定位存在着不适定问题,导致传感器节点在对自身进行位置计算时会出现严重的偏差。通过研究最小二乘估计法的计算公式发现,不适定问题是法矩阵的复共线性导致的。据此,本文提出使用条件数法诊断不适定性的强弱程度,对于不适定问题较弱的法矩阵,直接采用运算量较小的最小二乘估计法定位。而对于不适定问题程度较为严重的法矩阵,采用了增加节点信息法、岭估计法和直接解算法三种方法来削弱病态法矩阵的不适定程度。实验研究表明,(1)通过增加节点信息的方法可以削弱不适定性的严重程度,再利用最小二乘估计进行计算,但是由于选取增加节点的随机性,可能会增加多个锚节点方能削弱不适定性,且削弱不适定性的程度较弱。(2)岭估计是一种通过修正接近于零的法矩阵的特征值的方法来克服法矩阵的复共线性问题,从而达到克服不适定问题的方法。选择岭参数是使用岭估计法的关键,通过对比L曲线法和拟最优准则法,本文提出采用拟最优准则法选择岭参数。实验表明,选择合适的岭参数可以更有效地削弱不适定问题的病态程度,使定位结果更加贴近真实值,效果最好的定位误差可以由81.3814米减小为修正后的2.3893米。(3)TSVD(Truncated Singular ValueDecomposition, TSVD)是直接对设计矩阵进行奇异值分解,对接近于零的特征值采取截断的方式,以此来计算定位信息。实验表明,该方法在法矩阵条件数大于1000时可以取得比岭估计法更高的精确度,最小误差可达1.4648米；而在条件数处于100到1000范围内时岭估计的定位更加精确。