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DV-Hop定位方法用跳距代替测距,而后利用信标节点进行定位。它具有硬件要求低、计算和通信开销不高且容错性能较好的特性,因而被广泛运用到各个定位系统中。但其定位常常受到信标节点摆放位置和噪声的影响,使得定位结果较差。通过对DV-Hop定位过程的分析,利用机器学习中的主成分分析方法处理信标节点随机摆放所产生的复共线性问题,同时可以消除部分噪声,使得未知节点估计值具有较小的均方差,进而提高定位的精度。仿真实验结果验证该改进后的算法同样具有原先算法优良特性,且定位精确度有所提高。