在无线传感器网络的许多应用场合，诸如环境监测、军事战争与反恐、生态学研究、飞行器设计、目标追踪、智能家具设计等，位置信息往往扮演着十分重要的角色，如何确定网络中节点的位置无疑是无线传感器网络必须解决的关键问题。因此，深入研究无线传感器网络中的定位技术，并以此为基础，建立应用内容丰富的ZigBee网络，是一项意义深远的工作。论文针对目前无线传感器网络中定位精度不高，易受环境影响等问题，对无线传感器网络节点定位理论和ZigBee技术进行了深入研究。主要工作和创新点如下：一、针对硬件RSSI定位模型算法存在节点定位精度不高，易受外界环境影响等问题，论文提出了改进的RSSI定位模型算法，在算法中引入了环境误差因子，从而降低了模型对参数A（距离信号发射端1米处接收信号的强度）和信号传播常数n的依赖，提高了算法的稳定性，降低了环境对模型定位精度的影响。二、在硬件RSSI定位模型算法中，信号传播常数n的替代值n_sub的测量精度对定位结果影响较大，且易受外部环境影响，测量工作重复繁琐，工作量大。针对该问题，论文提出了n_sub间接测量方法，即通过多次测量两处的信号衰减值RSSI，从而得到精度较高的n_sub值。该方法不仅减少了测量工作量，而且降低了外部环境对该参数测量的影响，提高了测量精度。三、目前大多数无线传感器网络定位结果只给出节点的平面坐标，过于简单，不能够满足大多数场合的需要，针对该问题，论文对无线传感器网络进行了定位扩展研究，在平面位置、高度信息和时间信息等方面提出了定位扩展解决方案。该方案将定位结果与实际需求相结合，从平面定位延伸至立体定位，增加了位置相关的时间信息，从而扩大了平台应用范围。基于上述工作和研究成果，在构建以芯片CC2430/CC2431为核心的ZigBee无线传感器网络开发平台的基础上，设计并实现了基于ZigBee的无线传感器网络定位平台，并对该平台进行了测试分析，测试表明，和采用硬件定位模型相比，该平台有效地改善了定位结果，提高了定位精度，扩展了系统的适用范围，能较好地满足反恐行动战术班组、战场单兵行动、目标跟踪等实际应用需求。