混合噪声下水声传感器的算法！

水声传感器网络在水下监测、污染检测、灾害预防等诸多领域得到了广泛应用。通过在特定水域部署不同类型的节点,包括浮动传感器节点、海面浮标、水下航行器等,协同感知水下环境,并结合节点位置信息对感知到的数据进行分析,为上层应用提供决策支持。

因此,定位是水声传感器网络中的关键服务之一。传统定位算法一般假设节点随海流自由漂移,需要信标节点辅助定位,且信标节点的数量往往随着网络规模的增大而增加。

这既增加了网络成本,也增加了网络回收和维护的难度。杭州爱华仪器有限公司了解到有人研究了移动受限的水声传感器网络,并提出无信标节点的定位算法,利用3个相邻节点的几何关系,形成6个等式来求解节点位置。然而,没有考虑随距离变化的噪声,直接在解空间中搜索,计算量大,不能保证算法

收敛,难以应用于实际水声传感器网络定位。针对上述问题,利用网络拓扑结构中隐含的先验定位信息,考虑测距噪声服从加性和乘性噪声的混合高斯分布,提出一种基于最大后验概率的节点自定位算法。

仿真实验结果表明,该算法的定位精度高于同类方法,且对噪声变化不敏感,鲁棒性更好。

针对节点移动受限和测距噪声随距离变化的水声传感器网络定位问题,提出了自定位算法,融合了节点移动模式提供的先验信息和距离测量提供的似然信息,无需信标节点,定位精度高且对测距噪声变化具有鲁棒性。后续将扩展所提方法,利用节点移动轨迹在时间上的连续性来提高定位性能。