最小二乘估计算法常用于基于测距的源定位,然而,当移动基站与基站间呈非视距(Non Line of Sight,NLOS)路径时,最小二乘估计算法无法提供理想的定位精度.为了克服此问题,研究人员提出多类算法识别并消除NLOS误差.然而,现存的算法存在高运行时间的开销问题.为此,提出基于特征矢量的NLOS误差检测的定位(Eigenvector-Based NLOS Error Identification Localization,E-NIL)算法.E-NIL算法先利用基于测距数据的统计特性识别NLOS误差,然后,将NLOS误差看成确定加性噪声项,再利用误差函数与它的特征矢量间的互相关,寻找NLOS误差值.最后,再删除这些NLOS项,并依据这些无NLOS误差的数据估计移动基站的位置.实验数据表明,提出的E-NIL算法在定位精度和复杂度方面优于同类算法.