在无线传感器网络众多应用领域中,节点的位置信息是大多数应用的前提和基础,获得节点的位置信息是非常有必要的。因此,研究定位技术对整个传感器网络的发展乃至人类的发展都有着非常深远的意义。传统的无线传感器网络定位技术主要是针对静态网络,节点一旦部署好就不能改变位置。然而通常野外环境比较复杂,节点的布设成本、障碍物的干扰以及节点的能耗限制都会严重影响整个网络的定位性能。针对这种情况,本文提出一种基于移动节点优化路径的定位算法,通过规划合理的移动路径,不但可以使尽可能多的节点实现定位,而且可以大大减少网络的构建成本,一定程度上减少障碍物的影响,提高节点的定位效率。具体的研究内容包括以下几个方面：1.在分析无线传感器网络定位算法的基础上,结合定位技术的几种性能评价指标,重点分析比较了几种典型的无需测距算法的性能。2.针对无线传感器网络传统定位技术存在的不足,提出利用移动节点进行定位。一般节点的移动路径会直接影响到网络的定位性能。所以,在分析几种典型的路径规划方法的基础上,提出一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。蚁群算法作为一种优化算法,在路径规划方面有其突出的优势。它通过感知路径上信息素浓度的大小来选择路径,经过不断的迭代来获得路径最优解。但是,蚁群算法也具有收敛速度慢,易陷入局部最优解等缺点。因此,本文提出一种基于角度选择策略的改进蚁群算法。一方面通过设置信息素浓度阈值,避免了搜索停滞；另一方面,通过限制蚂蚁的搜索角度,避免了一些最坏路径的搜索,提高了算法的收敛速度；此外,通过加入角度调节因子,不断更新蚂蚁路径选择的概率,有利于蚂蚁选择最优路径,避免陷入局部最优解。3.提出一种基于移动信标的DV-Hop定位算法,该算法使用改进的蚁群算法进行路径规划。首先让移动节点在传感区域中按照预先规划好的路径移动,每间隔一个周期就停下来形成多个虚拟信标节点,同时不断的广播自己的位置信息,未知节点根据获得的与虚拟信标节点的跳数和平均距离值就可以实现自身的定位。为了实现更精确的定位,本文使用泰勒级数展开法对初次定位结果进行了修正。4.使用MATLAB仿真平台对基于改进蚁群算法的节点定位、基于传统蚁群算法的节点定位、基于高斯模型的节点定位和传统的DV-Hop算法进行了仿真。仿真结果表明,前三种移动定位算法无论是在定位精度、覆盖率还是能量消耗方面都要优于传统DV-Hop算法。而基于改进蚁群算法的节点定位与其它两种移动定位算法相比,既提高了定位精度和定位覆盖率,又节省了能量,整体上提高了网络定位性能。