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　　第一次迭代的网格边长为5米，第二次为1米。表3给出了仿真实验的数据结果，两次迭代估计的节点数量均为8个，与实际相符，节点坐标的定位误差由第一次迭代时的3.86米减小到第二次迭代时的0.93米。

　　实测实验

　　我们将4个Access Point(AP)分布在学校实验室大楼二层，将带有无线网卡的笔记本做为信标节点，采集从AP发来的RSS，同时记录笔记本移动的路线坐标。图3给出了AP的位置(叉号表示)和笔记本的移动路线(实线表示)，圆圈表示估计的节点位置。AP的通信半径为30米，笔记本采集的RSS序列长度为120。

　　第一次迭代的网格边长为2米，第二次为1米。表4给出了实测实验结果，两次迭代估计的节点数量均为4个，与实际相符，节点坐标的定位误差由第一次迭代时的2.99米减小到第二次迭代时的1.83米。

　　结语

　　本文提出了一种基于RSS的多目标节点定位算法(MTL-GMM算法)，可同时估计一定区域内传感器节点的数量和位置。相比其他定位算法，MTL-GMM算法选择单一的移动信标节点采集RSS信号，结合使用高斯混合模型、贝叶斯信息准则等统计模型，节约了成本，提高了定位精度。同时，MTL-GMM算法不假设待估节点数量已知或RSS发射节点的ID可辨识，增强了算法的实用性。

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关键词： 定位算法 GMM 信号传播模型 RSS 传感器 201309