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本发明提供一种无线传感器网络领域的新型子网划分式DV‑hop定位方法，该方法考虑了普通DV‑hop定位算法以平均跳段距离代替实际直线距离而导致定位误差较大这一问题，尤其是在复杂异构网络环境下，该问题将严重影响定位精度。为了减小异构网络环境下DV‑hop算法定位误差大的问题，提出了一种子网划分式DV‑hop定位方法。本发明与以往的DV‑hop定位算法相比不仅能够较好地解决异构网络的问题，能获得较高的定位精度，此外该方法分簇的思想还降低了大规模网络定位时的复杂度，具有较高的适应能力。

本发明请求保护一种基于多粒度框架节点选择的无线传感器网络定位方法，包括步骤一：根据接收到的信号强度获取相邻节点之间的测距信息并构建节点间相似度矩阵；步骤二：通过底层所有节点间的相似性选取各个区域的上层框架节点，建立由底至顶的多粒度结构并利用插值矩阵传递多个粒层之间框架节点的相似性；步骤三：用顶层代表性框架节点的相似度矩阵反向求解计算出其距离矩阵，并使用多维尺度分析(MDS)算法获得顶层代表性框架节点的低维相对坐标表示；步骤四：对顶层代表性框架节点的低维相对坐标进行插值，返回得到网络所有节点的相对坐标表示，并利用绝对坐标加权策略得到未知节点的绝对坐标；本发明的有益效果为大大减少了计算未知节点坐标的运算复杂度。