1.一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述步骤s1具体是从维度为md的wsn中获取锚节点的rss测量值，通过计算差值得到多个rssd值，所述wsn中包括n个已知位置的锚节点以及一个未知位置的目标节点：为未知的目标节点，n＞3为已知的锚节点位置，其中，(·)t为转置。
3.根据权利要求2所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述步骤s21的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述高斯噪声的概率密度函数为所述扰动噪声的概率密度函数为
6.根据权利要求4所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述步骤s22的具体过程为：
7.根据权利要求1所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述步骤s3具体是采用基于两种不同子策略的自适应变异策略进行全局搜索：
8.根据权利要求7所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述第一组变异操作的计算式具体为：
9.根据权利要求8所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述步骤s3中交叉处理、异常值处理以及最终选择得到最优个体的具体过程为：
10.根据权利要求9所述的一种高斯混合噪声环境下的rssd定位方法，其特征在于，所述最优个体具体为：