本项目实现了无线传感器网络(WSN)中的智能节点定位算法。系统通过融合经典的最小二乘法(LS)与鲁棒性较强的支持向量回归(SVR)机器学习算法,有效解决了复杂环境干扰下的高精度定位难题。其核心原理是首先利用多边测距法和最小二乘准则对未知节点进行几何定位,以获得节点的初始估计坐标。考虑到真实环境中的多径衰落、阴影效应和电磁干扰,系统利用SVR建立非线性定位误差预测模型,通过对历史已知样本的学习,捕捉环境特征与定位偏差之间的内在联系,进而对最小二乘法产生的初始坐标进行残差修正和补偿。整个实现过程包含了WSN二