无线传感器网络（WSN）是近年来多学科交叉领域中的一个重要研究方向，它涉及到网络技术、现代传感技术、通信技术和嵌入式计算机技术等多个学科领域。无线传感器网络能够实时地感知、采集和处理监测区域内的目标信息，并通过多跳的方式将数据周期性地发送给终端设备。这一技术在环境监测、医疗监护、目标跟踪和海上救援等领域有着广泛的应用。
在无线传感器网络中，节点定位是实现其功能的关键技术之一。节点定位指的是确定网络中各个传感器节点在监测区域内的物理位置。这对于提高无线传感器网络的可用性和有效性至关重要。然而，在实际应用中，节点定位往往面临诸多误差，例如信号传播时的多径效应、信号衰减以及非视距传播等问题，这些误差会导致定位精度不高，影响无线传感器网络的应用效果。
为了解决节点定位误差问题，研究者王其华和郭戈提出了一种基于双支持向量回归的分布式定位算法。这种算法的核心思想是利用锚节点跳数和位置信息作为训练样本，并结合拉格朗日法和KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件，将原问题的优化转化为对偶形式。随后，利用双支持向量回归技术确定跳数信息到节点间距离的映射函数，这一过程有效地将一个复杂的问题分解为更为简单的两部分处理，提高了算法的执行效率和定位精度。通过最小二乘法来估计待定位节点的位置，进一步减小测量误差，并提高节点自身定位的精度。
在实现上，该算法首先需要保证锚节点的连通性，然后收集锚节点的跳数和位置信息作为训练样本。双支持向量回归技术是通过建立最优间隔超平面来学习数据间的非线性关系，它通过在高维空间中寻找一个间隔最大化的最优超平面，并在两侧分别构建两个平行的边界超平面，以此来预测新的数据点。
该算法的关键优点在于其分布式特性，这意味着每个节点仅依赖于与邻近节点的局部信息就可以完成定位，从而避免了中心式定位方法中中心节点可能成为瓶颈的问题。分布式定位算法适用于大规模网络，并能有效降低通信量和计算成本，提高网络的可扩展性和鲁棒性。
文章通过实验测试了不同锚节点数量和不同通信半径下的传感器目标节点定位情况，实验结果表明了该方法能有效减小测量误差，提高节点定位精度。这项研究为无线传感器网络的节点定位提供了新的思路和方法，对于提升整个无线传感器网络的性能具有重要意义。
基于双支持向量回归的分布式定位算法在无线传感器网络中的应用，不仅涉及到了数据挖掘和机器学习领域中支持向量回归的技术，还与无线通信和分布式系统理论息息相关。这一算法的提出和验证，对无线传感器网络技术的发展和实际应用都具有重要的参考价值。
