无线传感器网络是一种全新的信息获取和信息处理技术,广泛应用于环境检测、交通控制、目标跟踪和智能家居等行业。定位技术是无线传感器网络的研究热点。定位技术分为节点定位和目标跟踪两种,节点定位是目标跟踪的前提条件。传感器在计算能力、通信能力和能耗等方面受到诸多限制,给定位技术带来严峻挑战。本文研究的主要内容如下：1.针对无线传感器网络中节点定位误差较大的问题,提出解决节点定位问题的半定松弛规划优化算法。以基于到达时间差的距离测量模型为基础,建立优化性能评价函数,运用凸优化理论中的半定松弛规划方法确定未知节点位置。2.针对无线传感器网络中节点的自身定位问题,提出了基于双支持向量回归的定位算法。首先以锚节点跳数和位置信息为训练样本,结合拉格朗日法和KKT条件,把原问题的优化转化为对偶形式；然后,用双支持向量回归技术确定跳数信息到节点间距离的映射函数；最后,采用最小二乘方法估计待定位节点的位置。仿真分析表明,算法都具有较小的定位误差和良好的稳定性。3.针对无线传感器网络中的覆盖质量问题,为提高网络的监测性能,以连通性为基础建立Voronoi划分评估函数,提出优化节点位置的部署策略。仿真结果表明,该算法在保证较高网络覆盖率的同时能减少节点的移动距离。4.为提高传感器节点对目标的监测精度,提出了基于高斯混合模型的目标位置预测方法。把物体的运动轨迹看作高斯混合模型,以先前的历史位置数据作为训练集合,确定回归函数参数,预测目标的位置轨迹。5.为平衡网络中的能量消耗和目标跟踪精度,提出基于概率覆盖目标的传感器调度算法。给出了噪声统计参数的计算方法；以极大似然估计为基础,设计了高效的传感器目标跟踪调度算法。仿真表明,该算法能耗低,跟踪定位精度高。