DV-Hop算法是一种经典的无需测距的定位算法,由于其在定位操作、以及定位成本中的独特优势,受到学术界的广泛关注。近年来,随着用户对应用中位置精度需求的不断提高,DV-Hop算法的各种改进策略也相继提出,其中,加权定位方式是最常见的改进方式之一。针对现存权值设置方式无法体现权重与误差间内在联系,且缺乏收敛性分析等问题,本文展开相关研究。在理想条件下,依据WSNs中传感器节点的多跳转发原理对节点估计距离的计算进行分析,通过确定n跳时估计距离的理论上下边界,构建了理想通信情况下的估计距离计算模型,并构建了误差与跳数的关系模型。通过对模型的收敛性计算,得到了当跳数值趋于?时,模型的误差趋于常数值。依据该误差模型,本文提出了误差导向的权重模型,并利用遗传算法对模型进行位置求解,仿真结果表明,本文提出的误差导向权值模型具有较低的定位误差。在实际通信过程中,由于受到经济成本的限制,使区域内所部署的节点数量无法达到理论假设中的趋于无穷。因此,针对由于节点密度较小而造成中继转发过程中存在的通信距离损失问题,对第n跳的估计距离计算时摒弃了理论探测范围的计算方式,引入了平均上边界概念。通过对第n跳估计距离范围的修正,计算修正后的估计距离,并提出了修正的误差导向权值模型。仿真结果表明,本文建立的修正的误差导向权值模型具有优异的定位性能。目前,在结合进化算法的单目标DV-Hop定位模型中,提高定位精度主要依赖于对算法搜索策略的设计。为探讨定位模型对定位误差的影响,本文对传统的单目标定位模型的缺陷以及传感器节点的理论平均跳距进行分析,提出了多目标定位模型设想。通过分析理论平均跳距和实际平均跳距的对比分析,引入了基于理论平均跳距的DV-Hop定位模型,并与传统的目标模型结合构成多目标定位模型。仿真实验表明,相比单目标定位模型,多目标定位模型在不同网络拓扑中都具有明显的定位优势。