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针对无线传感器网络（WSN）低成本、低功耗的要求，提出了一种基于支持向量机（SVM）分类区域的距离无关的定位算法，首先SVM通过对训练数据的学习构造一个二又决策树分类器，然后该分类器将未知节点的位置确定在某一分类区域中，最后取这一区域的中心作为节点的估计位置。该算法仅仅需要网络连通性信息（即跳数），降低了网络成本和通信负荷、仿真表明该算法在保证一定的定位精度下，有效减轻了覆盖漏洞和边缘问题。