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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)是由很多低成本且具有传感能力﹑计算能力和无线通信能力的传感器节点自组织构成的网络。其主要功能是智能感知外界环境，并将采集和处理后的信息提供给用户。它以传感器技术、无线通信技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术为基础，在地理环境，医疗卫生，军事国防等诸多领域具有广泛的应用。通常只有确定位置的节点信息才会有意义，因此节点定位技术是WSN的重要支撑技术之一，具有重要的研究及应用价值。本文介绍了无线传感器网络的基本概念，分析了当前节点定位技术在国内外的研究现状和研究背景，从传感器节点定位的特点入手，并对节点定位技术的基本概念与术语及其经典的节点定位算法从整体上认识，分析了节点定位技术的基本原理、基本分类和评价的标准，介绍了锚节点定位技术在无线传感器网络上的应用，在对各种定位技术进行分析和研究的基础上，对移动锚节点的定位方法进行了深入的研究。并将群集智能算法——蚁群算法和经典的蒙特卡罗算法在应用中存在优缺点进行深入的分析。针对无线传感器网络(WSN)锚节点的定位问题，提出一种将蚁群算法和蒙特卡罗相结合的算法(Ant Colony–Monte Carlo Location，AC-MCL)，该方法利用蚁群算法节点的分布式概率和转移概率，以及锚节点的移动模型，对节点进行位置预测，然后应用目标函数，从而实现节点定位。并且蒙特卡罗算法的引入，消除了定位至少需要三个锚节点的局限性。为无线传感器节点定位提供了很大的发展空间。应用Matlab仿真工具进行仿真，对已存在的Mixture-MCL定位算法和提出的AC-MCL定位算法进行仿真实验，从锚节点的数量和移动速度上两个方面做比较来对这两种算法的性能进行分析，仿真结果表明，该算法在规模较大而锚节点比例低的情况下仍然能够对未知节点进行准确定位，且定位的精度更高，可以降低成本，具有很大的应用前景。