自20世纪90年代起,无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)在世界范围内引起了极大的关注。这类网络具有成本低、部署灵活等特点,在环境监测、军事应用等领域拥有很大的实用价值。其中,传感器的位置信息对WSN的应用至关重要。考虑到GPS在多种场合中使用受限的情况,WSN的自定位算法研究成为了一个很重要的研究方向,而如何应对网络环境中不确定因素对定位算法产生的影响也成为了学者们关注的热点。本文主要研究在具有通信时延、数据丢包以及量化噪声的无线传感网络中基于距离的分布式定位算法。本文将Khan U.A.等人提出的分布式定位算法DILOC拓展到了复杂环境中,在保持DILOC网络拓扑条件不变的情况下,提出了在含有时变通信时延以及数据丢包情况下的分布式定位算法,包括:1.当各节点根据时钟同步协议可以实现本地时钟同步时的同步定位算法,利用图论严格证明了算法的收敛性,即各待定位节点可以全局收敛至其准确位置;2.当未知节点的更新时间点各不相同时的异步定位算法,其有利于节约系统在抑制本地时钟漂移时的消耗,并利用切换拓扑下的一致性理论证明了算法的全局收敛性;3.当传感器节点分别带有均匀量化器和对数量化器时的异步定位算法,通过数学建模和大量的仿真实验讨论了量化误差对定位算法的定位精度和收敛速度的影响。本文还在仿真中加入距离测量误差以及距离估计器,仿真结果显示在含有距离噪声的环境中本文所提出的分布式定位算法仍然适用,验证了具有通信时延以及数据丢包的情况下,异步分布式定位算法对量化噪声和测距误差的容错性。