针对煤矿井下复杂环境中无线信号的非视距传播导致RSSI定位算法存在测距误差大及定位结果不准确的问题，提出了一种基于改进高斯混合滤波的矿井加权质心定位算法。首先根据最大期望算法对未知节点的相应RSSI测量数据进行聚类，将它们划分为多个高斯概率密度函数模型；然后根据数据特征，利用赤池信息量准则对采样数据进行优化，得到精确的测量值；最后计算未知节点的初始坐标，将未知节点初始坐标和真实坐标间的误差值作为权值因子，结合质心定位算法计算得到未知节点的最终坐标，实现目标定位。仿真与实验结果表明，该定位算法可实

基于高斯混合模型的非视距定位算法

针对无线传感器网络室内节点定位，在分析定位误差模型的基础上，结合高斯混合模型提出了一种无需先验知识的节点定位算法。利用高斯混合模型，对含有非视距误差的距离测量信息进行训练，以获得接近真实值的距离估计值。为取得高精度的定位效果，采用粒子群算法对期望最大化 (EM)算法进行优化。同时结合优选残差加权算法对所得的距离值进行定位估计，得出目标节点坐标估计值。仿真实验结果证实了算法的有效性。