<p>针对存在错误报警的二进制传感器网络, 提出基于?? 均值聚类的二进制传感器网络多目标定位方法. 在目<br>
标和节点间距离信息未知的条件下, 提出基于?? 均值聚类的改进加正减负算法(KMC-ISNAP) 对目标位置进行估计,<br>
引入影响因子降低分类过程中模糊节点对多目标定位误差的影响. 仿真实验表明, ?? 均值聚类方法在多个目标随机<br>
分布情况下能够对报警节点进行准确分类, 与质心估计算法和加正减负算法相比, KMC-ISNAP 多目标定位方法具有<br>
较高的定位精度和较好的容错性.</p>