基于洋流模型的水下传感器网络实时定位算法

针对近海监控领域内水下传感器网络的节点随着海洋运动具有流动性的问题,提出了基于洋流模型的水下传感器网络实时定位算法(RTLC)。利用洋流模型表示节点的运动模型消除流动性对定位造成的影响,成功模拟了节点在水中的移动速度。通过卡尔曼预测方法结合观测值与估计值优化运动模型,使其更贴近节点运动规律。采用信息记录机制及列表更新机制保证信息的时效性从而提高了定位准确度。通过仿真分析,RTLC算法性能优于基于移动预测的大规模水下传感器网络可扩展定位算法(SLMP),具有较高的定位覆盖度,较低的平均定位误差及平均通信能耗。

UWSNs节点运动模型及预测定位

为提高水下无线传感器网络(UWSNs)中动态节点的定位精度,降低通信能耗,提出采用节点的运动模型实现预测定位.考虑到近海监控网络中,潮汐运动是海水运动的主要成因,以粗略的近海潮汐运动模型为基础,以高斯径向基函数作为空间基函数构造节点的运动模型;利用K-medoids方法对模型中的高斯径向基函数中心进行聚类优化;提出了采用扩展卡尔曼滤波的方法实现模型系数的估计.考虑到普通节点与锚节点运动的空间相关性,设计了与到锚节点的距离相关的权重系数,以锚节点的运动模型系数估计普通节点运动模型中的系数,进而完成自身定位.对东经117.25°—132.2°,北纬24°—43.45°海域UWSNs的节点定位性能进行仿真分析,结果表明:所提出的节点预测定位方法的定位性能较高,定位覆盖度和定位精度高于SLMP方法和MP-PSO方法,平均通信能耗低于SLMP方法和MP-PSO方法.所提出的节点预测定位方法适用于大规模水下动态无线传感器网络定位.