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针对Fast MDS-MAP定位算法存在对不规则无线传感器网络定位误差大,选取的框架节点不能很好的体现网络的拓扑结构实现不同粒层定位的问题,通过选择不同的筛选半径获得不同粒度的框架节点,结合绝对坐标变换加权策略提出了基于多粒度流形学习的无线传感器网络定位方法（MG-MDS）。仿真实验结果表明,不规则网络中MG-MDS算法定位精度比Fast MDS-MAP算法有明显的提高;且定位误差随着网络节点粒度的变细而变小。