无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）由大量微型传感器节点组成，通过无线通信方式自组织成一个多跳网络。这些节点负责协作感知、采集和处理监测区域内的信息，并将这些信息传送给观察者。WSN是21世纪最重要的新兴技术之一，也是目前IT领域研究的热点。节点位置信息对于WSN的监测活动至关重要。
定位技术是无线传感器网络中的关键技术，它对提高网络监测活动的有效性有着重要的作用。近年来，无线传感器网络节点定位技术取得了快速发展，主要的定位算法包括测距定位、非测距定位、凸优化、移动锚节点定位和蒙特卡洛定位等。
为提高无线传感器网络节点定位的精度并降低算法计算复杂性，提出了基于容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter，CKF）的分布式节点定位算法。该算法基于移动锚节点在预定路径上周期性广播自身位置信息的假设。每个未知位置的传感器节点首先收集来自多个锚节点的信标位置和接收信号强度（RSS）信息，然后估算与锚节点的距离，并在本地运用CKF算法计算自身的位置。仿真结果表明，该算法在定位性能上具有优势，其定位精度与无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）算法相当，优于极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）定位算法，同时计算复杂性低于UKF算法。
容积卡尔曼滤波是基于高斯-赫维假设的扩展卡尔曼滤波算法，它假设系统的状态分布为高斯分布，并通过数值积分技术来逼近非线性变换后的高斯分布。CKF算法在保证了滤波精度的同时，降低了计算量和复杂性。
移动锚节点定位算法基于移动节点的运动特性来辅助其他静态节点进行定位。移动锚节点按照一定的轨迹移动并广播自身位置信息，其他节点通过信号测距来估算自身位置。
蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization，MCL）是一种基于蒙特卡洛方法的定位算法，通常用于移动机器人定位。该算法通过在概率空间中抽样粒子，并根据传感器信息和控制信息对粒子位置进行更新，从而估算机器人或WSN中节点的位置。MCL算法不依赖于传感器模型的精确知识，具有一定的鲁棒性，但其需要较高密度的锚节点来获取较好的定位精度。
在无线传感器网络节点定位中，研究者需要考虑计算复杂性、定位精度、能耗、鲁棒性以及锚节点密度等多方面因素，选择合适的算法以适应不同的应用需求和环境条件。
