针对无线传感器网络中远程定位算法精度低，覆盖范围小的问题，提出了一种局部协作定位算法（LCLA）。
算法通过局部计算节点的路径损耗指数，将受环境影响的锚节点或通信障碍确定为无效锚节点。
入协作定位以升级满足错误标准的定位节点。与定位其他未知节点以改善定位覆盖范围。定位节点时，如果接收到多于一个锚节点信号，则优选地选择初始有效锚节点用于定位;当有效锚节点的数量不足以进行定位时，选择升级的锚节点以减少累积误差并提高定位精度。真结果表明，局部共定位算法优于改进的信令强度指示（RSSI）定位算法，多维定标算法（MDSMAP）和协作定位算法在覆盖范围和位置精度方面。键词：无线传感器网络;当地路线损失指数;有效锚固节点;协同定位介绍自组织多跳网络系统在军事，工业，民用等领域具有很大的应用价值和巨大前景[1-2]。位无线传感器网络是无线传感器网络的基本技术之一：没有位置信息的节点监控信息毫无意义，无线传感器网络也失去了意义[3]。
前，提出的定位方法主要分为两类：距离无关定位方法，如质心算法[4]，距离矢量跳跃算法（DVHOP）[5] ，非晶算法[6]和近似三角形。似三角测量点测试方法（APIT）[7];基于距离的定位方法，诸如接收信号强度指示算法（IHR）[8]到达时间算法（TOA）[9]算法TDOA（到达时间差）[ 10]和到达角算法（AOA）[11]。
[12]的算法是对RSSI的测量和定位的改进。析了环境对RSSI的影响，提出了一种基于锚节点的高斯校正算法。分析了环境因素的影响，提供了更好的定位精度。而，过分依赖锚节点，很容易找到盲点。
MDSMAP（多维尺度MAP）在[13]提出，该定位与少数锚节点的算法，并且其定位是成本低，同时允许的信息和计算更交换。
度使用未知节点进行定位将导致严重的累积误差。[14]中，提出了一种协同定位算法：在几种定位方法的协同评价下，升级位于锚节点的未知节点，辅助锚节点的定位，提出了一种定位算法。
确性和卓越的定位成功率。而，几种定位方法的协同定位受到累积误差的影响，并且算法的复杂性很高。了提高定位精度和覆盖率，将协同定位的概念应用于无线传感器网络的定位过程，提出了一种局部协同定位算法（LCLA）。过计算局部路径衰减指数，该算法过滤掉部分受环境干扰影响的锚节点，并升级满足误差要求的局部节点，热敏元件以便它们能够参与其他未知节点的定位。
之，针对协同定位等定位算法的问题，本文提出了一种无线传感器网络的局部协作定位算法。合对数正态分布模型的特点，该算法通过计算局部路径损耗指数，去除由于环境或信号干扰而产生误差的锚节点，并引入了共址的位置。过在锚节点上精确定位来升级定位节点。
始锚节点参与定位其他未知节点的过程。真结果表明，与增强型RSSI定位算法，MDSMAP算法和协同定位算法相比，局部协同定位算法提高了定位覆盖率，减少了误差。
几种定位算法的协同定位引起的累积响应。环境的适应性强。
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