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一种基于海伦公式计算面积残差的二次规划定位方法，包括测量距离与加权距离分别通过海伦公式计算三角形面积以及定义面积残差，残差最小化最优化问题构建和二次规划求解等过程。首先对基站进行分组，每组两个基站。而后在每个基站分组中，采用上述两种不同的距离，各通过海伦公式计算基站与移动台所构成三角形的面积值，并进一步计算它们的差值。接下来汇总所有基站分组中的面积差值，以所有面积差值之和为基础定义面积残差，并构建以面积残差最小化为目标的最优化问题，最后才用二次规划数学工具求解问题并获取MS最终位置估计。本发明提供一种有效减少误差、提升定位精度的基于海伦公式计算面积残差的二次规划定位方法。

本发明揭示了一种基于改进高斯滤波的加权质心定位算法，该算法包括以下步骤：S1：向目标区域部署节点，锚节点会周期性的向周围发送自身的数据信息；S2：待测节点收到来自其邻居节点的RSSI值，对收到的RSSI值预处理，再判断已经记录的RSSI值是否已经超过预先设定的个数值；S3：对预处理过后的RSSI值进行高斯滤波处理并进行加权，得到最终的RSSI值；S4：将最终得到的RSSI值转换成距离，并以该距离值作为加权质心定位算法的权重因子的组成部分进而进行坐标定位；S5：根据部署节点时对未知节点坐标估计和计算得的未知节点的坐标计算定位误差。该算法能够在测距阶段，降低测距误差，在定位阶段降低定位误差，两阶段相结合，在一定程度上可很好的提高定位精度。

本发明涉及一种基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法，属于无线通信领域。该方法包括以下步骤：部署待定位节点和锚节点，并初始化节点设置；锚节点向待定位节点传播信号建立RSS矩阵并计算KL散度值衡量近似程度；KL散度值经过观察与多次样本值累加得到KL散度矩阵；利用自适应的邻居选择阈值设定，确定用于定位的锚节点；根据KL散度矩阵，为待定位的邻居锚节点设置权值；利用加权值和锚节点的坐标，得到待定位节点的坐标。