水下传感器网络中的分布式参数估计算法

水下无线传感器网络的主要应用都可以归结为参数估计问题。由于其能量和带宽的限制,设计能量高效的参数估计算法,是水下无线传感器网络中信号处理研究领域的核心任务。针对多跳水下无线传感器网络,提出了一种基于压缩数据的分布式参数估计算法。仿真试验表明,该算法具有较高的能量利用率和一定的鲁棒性,而且均方误差性能相比已有的分布式参数估计算法也得到了大幅的提高。     

水下传感器网络覆盖优化算法

针对水下传感器网络随机部署时节点分布不均匀、网络覆盖率不高问题,提出一种基于改进全局人工鱼群算法的网络覆盖优化算法。优化算法以覆盖率为目标函数自适应调整人工鱼移动步长,同时在向最优人工鱼靠拢过程中引入权重系数,提高算法寻优精度和收敛速度。实验结果表明,与遗传算法和鱼群算法相比较,该改进算法优化了网络覆盖率,加快了算法收敛速度,提升了网络性能。     

基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析

研究了基于水声传感器网络的目标纯方位运动分析原理及方法,建立了基于水声传感器网络的目标运动分析模型。在此基础上,讨论了模型中多维非线性估计问题,提出了一种基于传感器网络新的水下目标运动分析方法。该方法采用改进的粒子滤波EKF-PF(扩展卡尔曼-粒子滤波)算法实现,并与传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)算法进行了比较。通过Monte Carlo仿真分析,表明基于水声传感器网络的目标运动分析方法充分利用了网络的优势和当前测量信息。这种方法对水下目标运动状态估计时,不仅降低了计算量而且表现出较高的估计精度。所得结论为水下传感器网络进行目标被动定位提供了参考。     

多跳水下传感器网络中的功率分配算法

水下无线传感器网络的研究越来越受到学术界的重视,其典型特点是能量和带宽有限.多数水下无线传感器网络的应用都可以归结为参数估计问题.本文针对多跳水下无线传感器网络,对递进式的分布式参数估计算法进行了性能分析.在此基础上,利用交替最小化方法得到功率分配方案,目标是在给定的均方误差性能要求下,使得网络消耗的总功率最小.     

水下网络的发展与应用

在对美军水下网络发展进行研究的基础上,对水下网络的组成、特点、应用等进行简要介绍。水下网络由传感器节点、浮标网关节点、遥控声纳中继节点等组成,尽管由于水声信道的特殊性,使水下网络存在信道带宽窄、数据传输速率低、收发数据率的非对称性、网络配置的机动性和稀疏性、成本高等问题,但它将逐渐被应用于军事海洋环境遥感、战场环境分析、远程水下控制、水下探测、反潜战等领域。     

基于矢量传感器的水下运动目标测向的研究

将基于二维压差式矢量传感器的声压振速联合处理技术应用于水下运动目标测向算法研究中,在小尺寸和低频条件下,实现了对水下运动目标的精确测向。研究了传感器尺寸、信噪比对算法性能的影响,并采用实测辐射噪声对算法性能进行了分析。仿真和实验结果表明,该测向方法具有基阵尺寸小、测向精度高的特点。该研究为水下运动目标的方位估计提供了一种有效的技术途径。     

一种新型海洋监测节点定位的网络路由算法研究

随着船舶工业向着信息化、智能化方向发展,各种水下传感器网络的建设引起广泛关注。由于水下环境错综复杂,水下传感器网络的声波信号传输、网络路由设置和节点定位等都面临着挑战。本文主要针对船舶水下传感器网络的路由算法和节点定位问题,利用TOA测距方法实现监测节点的定位,并将VBF路由协议应用到无线路由网络中,提高网络鲁棒性。     

水下传感网络拓扑结构的稳定性控制方法

为了提高水下传感网络拓扑结构的稳定性,降低网络输出的误比特率,进行网络拓扑结构稳定性控制,提出一种基于节点连通性测试和均衡控制的水下传感网络拓扑结构的稳定性控制方法,采用分层路由协议构建水下传感网络的拓扑结构,采用连通性测试方法进行水下传感网络的链路均衡性配置,实现传感器节点的优化部署,传感器节点进行能量均衡控制,提高网络拓扑结构的稳定性。仿真结果表明,该控制方法能降低水下传感网络的能量开销,网络的输出误比特率较低,稳定性更好。     

基于无线传感网络的航道水下数据监测系统

航道水下数据采集和传输受到水下通信信道的多径干扰,导致数据监测的稳定性不好,提出一种基于无线传感器网络的航道水下数据监测系统设计方法。采用水下换能器基阵构建无线传感器网络,进行航道水下声纹数据、船舶辐射噪声数据以及海洋混响数据采集,采用局部总线技术进行监测数据的远程传输控制,采用TMS320C50 DSP芯片作为航道水下数据监测系统的核心处理芯片,进行航道水下数据的集成信息处理,监测系统的硬件设计分为无线传感器模块、数据滤波模块、中央控制模块以及总线模块,采用无线传感器网络进行数据监测系统的网络设计,实现水下航道数据流的多路复用、数据帧检测和上位机通信传输。测试结果表明,设计的数据监测系统能实现航道水下数据的准确采集和传输控制,数据稳定输出性能较好。     

基于多传感器采集信息的水下机器人导航系统

设计基于多传感器采集信息的水下机器人导航系统,确保水下机器人能够高效完成水下任务,并改善其导航效果。构建水下机器人导航系统结构,传感器采集模块通过安装于水下机器人上的惯性测量单元、水温水压传感器、GPS传感器、视觉传感器获取其姿态、深度、位置、运动环境信息,数据处理模块调用联合卡尔曼滤波算法实现各种信息的融合后,经通信串口传输至运动控制模块,由主控制器实现水下机器人的运动控制。经以太网通信模块将融合后的数据传输到上位机中,导航模块通过避障算法和路径规划算法实现水下机器人的导航,并呈现导航结果。实验结果表明：该系统可实现多传感器采集信息的融合,融合后速度、位置误差获得有效降低;导航轨迹曲线与实际轨迹基本一致;可实现障碍物避障,并规划出运动轨迹。