基于序列學(xué)習(xí)的UWSNs節(jié)點(diǎn)移動(dòng)預(yù)測(cè)及定位算法.pdf

1、水下傳感器網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于海洋環(huán)境的探索與水下資源的開(kāi)發(fā),具有廣闊的發(fā)展前景,已引起全世界各個(gè)國(guó)家的軍事部門(mén)、工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的所有應(yīng)用中,只有當(dāng)水下傳感器節(jié)點(diǎn)位置已知時(shí),節(jié)點(diǎn)采集到的信息才具有實(shí)際的意義和用途,因此水下傳感器節(jié)點(diǎn)定位的研究具有基礎(chǔ)性的重要意義。在復(fù)雜的水下環(huán)境中,節(jié)點(diǎn)隨著水流而移動(dòng),而水下節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)規(guī)律的研究成果較少,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的定位非常困難。因此,設(shè)計(jì)一種適合于水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)定位算法具有

2、重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新之處在于:
　　(1)研究了動(dòng)態(tài)水下環(huán)境中傳感器節(jié)點(diǎn)的定位問(wèn)題,提出了一種基于序列學(xué)習(xí)的節(jié)點(diǎn)移動(dòng)預(yù)測(cè)算法。該方法利用傳感器節(jié)點(diǎn)歷史時(shí)刻的坐標(biāo)序列進(jìn)行移動(dòng)預(yù)測(cè):首先將傳感器節(jié)點(diǎn)歷史時(shí)刻的坐標(biāo)序列進(jìn)行相空間重構(gòu);然后利用在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練坐標(biāo)預(yù)測(cè)模型;輸出傳感器節(jié)點(diǎn)當(dāng)前時(shí)刻的坐標(biāo)預(yù)測(cè)值,并隨著新的坐標(biāo)的加入不斷更新預(yù)測(cè)模型。
　　(2)基于以上節(jié)點(diǎn)移動(dòng)預(yù)測(cè)的結(jié)果,

3、結(jié)合傳感器節(jié)點(diǎn)接收到的錨節(jié)點(diǎn)的信標(biāo)信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的最終定位,提高了定位的精度。本文搭建了兩種不同的動(dòng)態(tài)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計(jì)了大量的仿真實(shí)驗(yàn),與現(xiàn)有的具有代表性的動(dòng)態(tài)定位方法SLMP算法作對(duì)比分析,證明了本文算法的有效性。
　　本文研究并提出的基于序列學(xué)習(xí)的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)移動(dòng)預(yù)測(cè)及定位方法,不依賴(lài)于節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模型,移動(dòng)預(yù)測(cè)計(jì)算效率高,充分利用錨節(jié)點(diǎn)測(cè)距信息,可以綜合出較為準(zhǔn)確的水下節(jié)點(diǎn)位置信息。本文工作有助于提高現(xiàn)有