基于洋流運(yùn)動態(tài)勢的移動預(yù)測水下定位研究.pdf

1、隨著海洋事業(yè)的發(fā)展，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)越來越受到關(guān)注。在海洋監(jiān)測、海洋信息采集、災(zāi)難預(yù)防以及輔助導(dǎo)航等方面，擁有廣泛的發(fā)展前景。水下定位問題作為水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵部分，對水下傳感器的有效性起著關(guān)鍵作用，由于水下信道具有高延時(shí)、低帶寬、多徑傳播、損耗嚴(yán)重等特點(diǎn)，其定位方式與一般的地面定位所有不同
　　首先，本文研究了不同水域的運(yùn)動模型，將運(yùn)動模型分為兩個(gè)部分：淺海運(yùn)動模型和深海拉格朗日運(yùn)動模型，并分別針對它們的不同特點(diǎn)提出了不同的定位

2、機(jī)制。
　　在近海淺水區(qū)域，將粒子濾波算法融入到近海運(yùn)動模型定位中，提出了CWPFA（Coastal Waters Particle filter Algorithm近海粒子濾波）算法和ICWPFA(Improved CWPFA)算法。兩種算法運(yùn)動機(jī)制相同，但在采樣初始階段有所差別。CWPFA算法基于所有參與的感知節(jié)點(diǎn)測量信息，由錨節(jié)點(diǎn)來完跟蹤定位，而對于ICWPFA算法則需選擇特定節(jié)點(diǎn)發(fā)送測量信息。仿真結(jié)果表明CWPFA算法的定

3、位精度大于ICWPFA算法，但CWPFA的響應(yīng)時(shí)間與通信量要高于ICWPFA算法。
　　針對深海海洋運(yùn)動，針對SLMP（Scalable Localization with Mobility Prediction基于移動預(yù)測定位）算法沒有參考其他節(jié)點(diǎn)的移動預(yù)測信息，提出了CMP（Baseon the Current Situation of Mobile Prediction基于洋流態(tài)勢的移動預(yù)測）算法。該算法結(jié)合了前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的移動