第一次迭代的網格邊長為5米，第二次為1米。表3給出了仿真實驗的數據結果，兩次迭代估計的節點數量均為8個，與實際相符，節點坐標的定位誤差由第一次迭代時的3.86米減小到第二次迭代時的0.93米。

　　實測實驗

　　我們將4個Access Point(AP)分布在學校實驗室大樓二層，將帶有無線網卡的筆記本做為信標節點，采集從AP發來的RSS，同時記錄筆記本移動的路線坐標。圖3給出了AP的位置(叉號表示)和筆記本的移動路線(實線表示)，圓圈表示估計的節點位置。AP的通信半徑為30米，筆記本采集的RSS序列長度為120。

　　第一次迭代的網格邊長為2米，第二次為1米。表4給出了實測實驗結果，兩次迭代估計的節點數量均為4個，與實際相符，節點坐標的定位誤差由第一次迭代時的2.99米減小到第二次迭代時的1.83米。

　　結語

　　本文提出了一種基于RSS的多目標節點定位算法(MTL-GMM算法)，可同時估計一定區域內傳感器節點的數量和位置。相比其他定位算法，MTL-GMM算法選擇單一的移動信標節點采集RSS信號，結合使用高斯混合模型、貝葉斯信息準則等統計模型，節約了成本，提高了定位精度。同時，MTL-GMM算法不假設待估節點數量已知或RSS發射節點的ID可辨識，增強了算法的實用性。

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