目前我国工业生产对煤炭需求量正在急剧增长。随着煤炭行业的蓬勃发展,我国对煤炭安全生产问题保持了高度重视。尽管如此由于煤矿井下地理环境错综复杂,井下仍存在大量安全隐患。因此需要通过对井下人员进行准确定位来获得矿工的具体位置,以确保发生煤矿事故时,及时锁定救援范围为井下救援争取宝贵时间。本文首先简述了无线传感器网络概念及其定位算法。并根据煤矿井下环境特点及其实际现状,分析出DV-hop算法应用在煤矿井下人员定位的过程中所存在的问题。在此基础上提出了一种改进的DV-hop定位算法,该算法首先以锚节点组成面积为考量标准,完成了锚节点优选方案,避免了锚节点组合存在共线而无法定位的缺陷。其次本文提出了一种遗传混沌粒子群算法。该算法首先通过粒子群算法中引入遗传算法的交叉、变异操作形成新一代的精英,从而有效地提高了粒子多样性和防止了算法的早熟。同时利用混沌原理对粒子群算法的相关参数进行初始化,增强了算法的遍历特性以及全局收敛性。最后利用遗传混沌粒子群算法对DV-Hop算法定位得到的节点位置进行校正。通过实验表明,改进算法在井下人员的定位过程中不仅可以有效地提高定位精度并且显著地降低了平均定位误差。最后,将本文所提改进算法与GAINS硬件平台相结合,同时利用C++builder设计了煤矿井下人员监测系统,并在走廊模拟进行了井下人员定位实验,通过实验数据表明本文所提算法不仅能够满足井下人员定位的需求同时还提高了煤矿井下定位监测水平。