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在WSN实际定位过程中首先面临的问题就是定位参考点的选择问题，然而现有定位研究都集中在定位算法的改进和定位技术的提高两方面，对于定位参考点选择的研究才刚起步，至今尚无一种成熟的定位参考点选择方案。大量实验证明，参考点在WSN中的布局将很大地影响网络的定位服务性能，为此本文提出了一种低复杂度、高覆盖率的定位参考点选择算法。 由于节点的布局是一个选址问题，因此在阅读了大量文献基础上，首先利用选址类模型(MCLP)对定位参考点的布局进行了研究，将经典的贪婪随机自适应算法GRASP应用到MCLP模型中，求得不同参考点个数对应的最优布局方案并对MCLP模型进行了分析;其次提出了一种基于覆盖理论的定位参考点的选择算法CRS(Cover based Reference node Selection)，将拓扑控制与定位有机结合起来;最后利用多边定位原理实现对未知节点的定位，对该参考点选择算法进行了分析并得出结论。该定位参考点的选择算法不仅使得参考点可自定位，且使当前定位覆盖度最大，即相同条件下CRS算法可以定位更多的未知点。与传统算法相比，该定位参考点选择算法不仅无需额外的硬件开销，而且具有较高的定位精度。 通过理论分析及仿真实验可以看出，该定位参考点选择算法能够满足在资源有限环境下未知节点的定位需求，并使得在一定的范围内未知节点的定位精度较高，有效解决了无线传感器网络中定位参考点的选择问题。该定位参考点选择算法无论在实际应用中还是理论研究上都具有一定的参考价值与积极的指导意义。