随着无线通信技术的飞速发展,无线传感器网络领域的研究与应用也受到了越来越多的关注。其中网络节点的定位技术作为无线传感器网络技术的核心内容之一,已经成为了一大研究热门。本课题着重于研究基于RSSI测距的室内定位技术。利用RSSI测距会受到多个因素的影响,从而造成很大的测量误差。本文通过分析这种测距方法的特点,提出一种改进方案减小误差。首先我们经过分析得到造成RSSI测距误差的三个主要原因:硬件制作,测距模型误差和环境影响。硬件方面原因主要是由于电路板布局以及所用天线全向性所造成的发射信号强度方面的误差。本课题中主要通过传感器节点在四个方向进行测试取平均的方法减小这方面的干扰。测距模型方面采用线性回归分析来估计最优的模型参数。环境干扰方面应用高斯滤波方法滤除一些干扰较大的采样点,然后取平均值减小误差。在完成测距之后,本文还通过比较各定位算法特点,选用几何定位算法对盲节点进行定位。然后在该算法的基础上提出一种修正方法,并在两个不同场地进行实验,实验结果证明提出的修正方法可以有效地提高定位精度。另外,为了更好的实现人机交互,方便控制定位系统的工作状态和观察定位效果,本文还应用QT软件设计定位系统的上位机界面,可以直观地了解定位效果。在对静止物体定位的基础上,本文对移动目标实时追踪问题进行研究。本文根据移动目标运动的特点,选择卡尔曼滤波对定位结果进行处理,建立了基于卡尔曼滤波的模型,将此模型应用于测距及定位。此滤波方案在试验场地上进行了实验,得到了较好的实验结果。