传感器节点通常随机部署，以自组织的方式相互协调工作，定位 在部署后完成。定位系统GPS(GlobalPositionSystem)是日前应用 广泛的定位系统，但是其体积大、成本高、能耗多和需要基础设施，不适用于低成本、自组织的无线传感器网络，或者只有少数节点配备GPS来确定自身位置，作为其它节点定位的参考。在无线传感器网络中，节点规模大、能r}.有限、性差、随机部署、无线模块的通信趾离有限，这通常要求定位机制具备自组织性、健壮性、能量 、分布式计算等特点。
无线传感器网络节点定位问题可表述为：依靠有限的位置已知节点，确定布设区中其它节点的位置，在传感器节点间建立起定的空间关系。根据节点是否己知自身位置，传感器节点可分为信标节点(beacon node)和未知节点(unknown node)。信标节点也可称为锚节点(anchor node)，它在网络节点中所占的比例很小，可以通过携带GPS定位设备等手段获得自身的 位置。信标节点是未知节点的参考点。除了信标节点外，其它的传感器节点就是未知节点，它们通过信标节点的位置信息来确定自身位置。
节点定位通常分为两个步骤：
步：度量位置关系，即节点之间位置关系的原始数据的获取过程。除了常用的位置度量方式，如基于到达时间(TimeOfArrival，TOA)的定位、基于到达时间差(TimeDifferenceofArrival，TDOA)的定位、基于到达角度(AngleofArrival，AOA)的定位、基于接收信号强度指示(ReceivedSignalStrengthIndicator，RSSI)的定位方式外，无线传感器网络中还常利用连通性(connectivity)和跳数(hop)来计算节点间的初始位置关系。
步：计算节点位置，即为对所获得的原始数据的处理过程，以获得未知节点位置估计值。 常用计算节点位置的方法有：三边测量法、三角测量法以及似然估计法。此外，随着传感器定位技术研究的深入，很多数据处理技术也越来越多地被引用到传感器节点位置信息的处理中，像流形学习算法就是其中的一种。
