水声定位系统中迭代适应点分层的声线修正算法

水声定位系统中,声线弯曲是造成定位误差大的主要原因,本文针对该问题提出了一种迭代适应点分层(IAPL)的声线修正算法,将声速剖面筛选分层修正声线。首先搭建水声定位模型,通过拟合目标海域的监测数据,得到声速高次函数;其次探究声线弯曲时目标位置与掠射角的关联性,由此构造出声线插值函数并求解路径参数;最后提出划分原则,精简声速剖面分层。仿真结果表明,所提算法定位误差较低,分层精简率均维持在48.04%的水平,使计算量平均下降可达50.27%,能够最大程度保留声速剖面的原始特征,减少分层数量,提高计算效率。

水声传感器网络中粒子群与蒙特卡罗优化的移动定位算法

针对水声传感器网络中移动定位算法的误差和鲁棒性问题,提出两种蒙特卡罗移动定位算法:CRMCL(Circular Ring Monte Carlo Localization)和PRMCL(Particle Swarm Optimization for Circular Ring Monte Carlo Localization).CRMCL利用1跳锚节点构建圆形采样区域和圆环过滤器.通过定义样本密度得到合理的样本数,论证圆环参数与过滤区域面积的关系.通过仿真实验得到合理的圆环参数,并以此构建高效的过滤器,降低定位误差.PRMCL使用粒子群算法优化CRMCL过滤后的样本,降低了无效样本的数目,增强了算法的鲁棒性.仿真表明,在不需要额外硬件的情况下,CRMCL和PRMCL比蒙特卡罗及其改进算法误差小、鲁棒性强.

水下机器人协同控制的TO模型区域划分定位

针对稀疏型水声传感器网络定位算法面临的定位覆盖率低和误差高的问题,本文提出一种水下机器人协同控制的截角八面体(TO)模型区域划分定位算法.首先搭建定位系统模型,提出TO模型满足三维目标区域划分原则,并证明其体积比相对最优;然后设计TO模型最优区域划分方式,提出最小值判定法进一步整合目标节点,自主水下机器人(AUVs)协同控制筛选包含目标节点的子区域;通过分析通信半径和虚拟锚节点数量对实验结果的影响,设置最优定位参数,降低能耗和定位误差,最后利用最小二乘法完成定位.本文分别对定位覆盖率、子区域AUV路径长度和定位精度进行了仿真实验,结果表明,相比于其他区域划分方案,所提算法误差较小、定位覆盖率高且鲁棒性强.