1.一种基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法，其特征在于，所述方法包括：在L(m)×L(m)的无线传感器网络地理区域中，包含N+M个传感器节点，其中N个待定位节点，M个锚节点；

T

部署待定位节点和锚节点，并初始化节点设置；锚节点的坐标为Xa＝[xa，ya] ，待定位节T点的坐标为Xu＝[xu，yu] ，第u个待定位与第a个锚节点之间的欧式距离为根据待定位节点接收信号，计算KL散度值Cua；第u个未知节点接收到来自于第a个锚节点的接收信号强度表示为 其中PTx为锚节点的发送功率，Pl(d0)表示参考距离d0对应的路径损耗，路径损失系数为γ，代表阴影衰落及小尺度衰落复合因子；N个待定位节点与M个锚节点之间的RSS矩阵为其中 为M×N维的全1矩阵，S是待定位节点和锚节点对应的阴影影响因子矩阵，L是所有待定位节点与所有锚节点之间的距离矩阵；

也可得锚节点之间的距离矩阵V，同理得到锚节点之间的RSS矩阵QM×M；未知节点与锚节点之T T间的RSS向量pu＝[pu1，pu2，…，puM]，u∈N与锚节点之间RSS向量qa＝[qa1，qa2，…，qaM] ，a∈M对应的KL散度为其中，

经过t次观测与I次样本数量的累加，得到KL散度矩阵D；未知节点与锚节点的KL散度矩阵在第t次观测即为 定义I为样本的数量，在定位过程中，对KL散度矩阵计算I次，然后取平均值作为最终的KL散度矩阵，最终计算所得的KL散度矩阵为利用自适应的邻居选择阈值设定，确定第u个待定位节点的邻居锚节点；基于KL散度矩阵D，对于第u个待定位节点，首先对其与所有锚节点的KL散度值进行升序排序；记录排列在第一个位置的锚节点对应的KL散度值，其为最小KL散度值，记为Dmin，u，然后将该最小值Dmin，u扩大σ倍，得到第u个待定位节点所对应的KL散度阈值，Dth，u＝Dmin，u×σ，u＝1，2，…，N；

根据所述KL散度矩阵D，确定所述邻居锚节点的权值；第u个待定位节点得到的邻居锚节点集合中第n个锚节点的权值表示为 其中，Du(n)表示在第u个未知节点得到的邻居锚节点集合中，第n个邻居锚节点对应的KL散度值，Ku表示邻居锚节点集合中锚节点的个数；

根据所述权值与所述邻居锚节点坐标，获得所述第u个待定位节点坐标 基于权值wu，n可以确定每一个邻居锚节点对未知节点位置的影响程度，则第u个待定位节点的估计坐标表示为其中， 为第u个未知节点的估计坐标，Xu，n表示第u个未知节点对应的第n个邻居锚节点坐标。

2.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器与所述处理器耦合，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，当所述处理器从所述存储器中读取所述计算机指令，以使得所述电子设备执行如权利要求1中所述的基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法。

3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在终端上运行时，使得所述终端执行如权利要求1所述的基于KL散度与相邻关系的改进加权质心定位方法。