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无线传感器网络由众多的传感器节点共同组成，传感器节点往往通过随机撒播的方式部署在人为力量无法到达的环境复杂区域进行数据的采集与传输。无线传感器网络能够使观察人员快速直接的得到有效的数据，通过协作方式感知、收集和处理网络覆盖区域中目标对象的相关监测信息。节点定位在众多研究方向中都是必不可少的理论基础以及重要环节，在无线传感器网络的数据监测、数据控制和无线通信中，监控对象的位置信息同样是重中之重，若节点位置不确定，研究人员的工作将毫无意义。所以，如何能够精准的定位监控目标的地理信息已经成为无线传感器网络研究的热点问题之一。 在无线传感器网络的定位算法中，应用较多的是基于测距(range-based)的定位算法以及非测距(range-free)的定位算法。基于测距的定位算法需要外在硬件设备的支持，而非测距的定位算法相较于前者实现比较简单，也不需要外在的硬件设备，成本很低，只需通过网络的连通度就可估算出未知节点的位置信息。目前，Dv-Hop定位算法由于其非测距的低成本与实现简单的特点，成为具有较大研究价值的热门典型算法。本文主要基于无线传感器网络的定位算法，深入研究了DV-Hop定位算法的原理及存在的误差，通过研究目前对DV-Hop算法改进的大量文献资料，展开了算法的探讨与性能分析。主要的创新性工作包括： 1．针对DV Hop定位算法的原理进行分析，通过总结现有的大量DV-Hop改进及优化算法，剖析算法的误差来源。导致误差产生的客观因素主要由节点分布不均及网络中不良节点的产生，而主观因素则是由于网络的通信半径与网络区域的协调性，信标节点的比例，跳距，未知节点与信标节点的估计距离及定位计算方法的误差产生。并且通过仿真实验，客观的模拟出DV-Hop定位算法的性能指标。 2．提出一种基于近似相似三角形的WSN节点粒子群优化定位算法，即ASTPDV-Hop定位算法。针对DV-Hop定位算法的误差来源，做出以下改进：对节点网络拓扑形成的洪泛广播方式进行改进。利用分簇的思想，使节点在广播信息分组时不重复广播，不重复接收，依次向下，顺次接收。从而有效地避免了节点之间信息的内爆与重叠现象，节约了网络资源，降低了算法的复杂度；提出了理论上的可实现的节点广播的生命周期值。不仅达到了网络拓扑的完整性，更有效的控制了网络资源的浪费。采用ASTPDV-Hop算法改进未知节点到信标节点的估计距离，大大减小了估计距离的误差累积和。 3．提出一种改进的粒子群优化定位算法，将原始粒子群算法中影响粒子搜索的惯性权重为固定值改为线性递减，有利于粒子搜索最优解。粒子群算法对定位问题中的误差不敏感，采用改进后的粒子群算法能够结合本文的小范围估计距离误差较好的搜索最优解。