水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的進(jìn)展與挑戰(zhàn)綜述目錄文檔綜述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51.2研究現(xiàn)狀概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71.3本文結(jié)構(gòu)安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位基礎(chǔ)理論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．102.1網(wǎng)絡(luò)體系與結(jié)構(gòu)特點(diǎn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．122.1.1布設(shè)方式分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．132.1.2自組織特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．162.2定位技術(shù)關(guān)鍵要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．192.2.1量測信息類型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．202.2.2融合處理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．252.3主要定位協(xié)議介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．292.3.1基于距離測量協(xié)議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．322.3.2基于無需測距協(xié)議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34基于距離測量的定位方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．393.1三邊測量定位原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．403.2測距精度影響因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．423.2.1多徑效應(yīng)干擾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．453.2.2傳播時(shí)延估計(jì)偏差．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．463.3提高測距精度的技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．483.3.1信號(hào)處理增強(qiáng)方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．543.3.2精密同步機(jī)制設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．573.4典型距離測量定位算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．603.4.1基于極大似然估計(jì)法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．633.4.2基于幾何構(gòu)型的優(yōu)化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65基于無需距離測量的定位技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．724.1幾何定位基本理論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．754.1.1Modificar位置相關(guān)函數(shù)法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．774.1.2擴(kuò)展位置相關(guān)函數(shù)法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．794.2收斂速度與穩(wěn)定性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．814.2.1影響收斂性能因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．834.2.2性能魯棒性評(píng)估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．854.3先驗(yàn)信息利用與改進(jìn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．884.3.1水域環(huán)境特性引導(dǎo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．894.3.2匿名性信息輔助．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．924.4典型無需測距定位協(xié)議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．964.4.1基于錨點(diǎn)反向構(gòu)建法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．984.4.2基于多跳路由推算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．100特殊環(huán)境下的定位技術(shù)探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1045.1淺水區(qū)域定位特點(diǎn)與方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1055.1.1地面輔助定位方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1075.1.2氣水交界面效應(yīng)處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1095.2深海水域定位挑戰(zhàn)與對(duì)策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1105.2.1聲速剖面復(fù)雜度影響．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1135.2.2能源受限解決方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1185.3動(dòng)態(tài)環(huán)境下的定位技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1185.3.1擴(kuò)展卡爾曼濾波融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1215.3.2多傳感器集成推斷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．125定位技術(shù)的性能評(píng)估與融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1296.1性能指標(biāo)體系構(gòu)建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1306.1.1定位精度衡量標(biāo)準(zhǔn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1336.1.2可擴(kuò)展性與覆蓋范圍評(píng)估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1356.2多源信息融合方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1376.2.1時(shí)空數(shù)據(jù)融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1396.2.2不同精度的信息結(jié)合技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1416.3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析比較．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1426.3.1不同方法性能對(duì)比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1476.3.2實(shí)際應(yīng)用場景適應(yīng)度測試．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．152當(dāng)前面臨的主要研究與挑戰(zhàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1567.1測距精度與實(shí)時(shí)性平衡難題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1587.1.1抗干擾技術(shù)研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1617.1.2通信與計(jì)算效率協(xié)同．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1627.2小尺度高度場效應(yīng)影響．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1647.2.1聲速剖面時(shí)空變化補(bǔ)償．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1667.2.2精密同步技術(shù)研究難點(diǎn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1677.3大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)覆蓋與管理復(fù)雜性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1707.3.1網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)性挑戰(zhàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1717.3.2能耗與壽命的優(yōu)化設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1747.4先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用與前瞻．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1777.4.1人工智能輔助定位探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1827.4.2新型水下通信技術(shù)驅(qū)動(dòng)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．185總結(jié)與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1908.1研究工作總結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1938.2未來發(fā)展趨勢預(yù)見．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1941.文檔綜述水下探索領(lǐng)域的迅猛發(fā)展密切迫切需要掌握精確、可行的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)提供支援框架。首個(gè)文獻(xiàn)指出，早期的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)存在著依賴單一傳感器構(gòu)成或者定位算法復(fù)雜度高、精度受限的問題（Metzneretal,2011）。進(jìn)度上看，目前的水下節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)依托于兩個(gè)主要方向，即多傳感器融合定位與改進(jìn)通信協(xié)議以確定位置。首先多傳感器融合定位技術(shù)是利用多種傳感器提供的多維度位置信息，通過優(yōu)化算法如卡爾曼濾波或粒子濾波來提升定位精度。由Tommasoetal.

(2009)所進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)果指出，多傳感器融合定位法顯著提升了水下節(jié)點(diǎn)定位的準(zhǔn)確性與魯棒性。此外研究的進(jìn)一步擴(kuò)展也示范了該技術(shù)的實(shí)用性，例如將多種傳感器集成于一個(gè)水面自定位平臺(tái)統(tǒng)一進(jìn)行節(jié)點(diǎn)定位（Rossatoetal,2010）。而改進(jìn)通信協(xié)議則專注于節(jié)約資源同時(shí)確保節(jié)點(diǎn)間位置信息的準(zhǔn)確傳遞。文獻(xiàn)JFunction&QuantumDoton&ElecCommun稱，基于UWB（Ultra-wideband）的回聲定位技術(shù)改善了節(jié)點(diǎn)間通信的準(zhǔn)確性。這種技術(shù)運(yùn)用高頻率的信號(hào)反射，相比傳統(tǒng)通信方式有效減少了定位誤差（Frischholzetal,2010）。盡管上述兩方面均取得了顯著成果，但是也存在不容忽視的挑戰(zhàn)。原始文獻(xiàn)(columns-n,rows-5)報(bào)告指出，當(dāng)前水下傳感器網(wǎng)絡(luò)受硬件能力的限制，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)能耗問題嚴(yán)重。位置信息與有關(guān)數(shù)據(jù)保持一致性考量、快速定位算法實(shí)現(xiàn)等問題也需要更深入研究（A調(diào)整技術(shù)抽認(rèn)n位crow。nnoun訂2行-發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)包括水下環(huán)境的非均質(zhì)特性帶來的模型通用性問題，以及由有限通信帶寬帶來的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸等，皆需未來技術(shù)予以能效提升和可靠性保障。在設(shè)計(jì)表格時(shí)，要確保信息的清晰性以及便利性。例如，表格的標(biāo)題、列標(biāo)題應(yīng)明確清晰，方便給.Blue較為一致的results。NewTable智能分布單詞。對(duì)于統(tǒng)計(jì)特性突點(diǎn)，可以使用MadaiModel（Madai模型）接入。1.1研究背景與意義隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，對(duì)物理世界進(jìn)行精細(xì)化感知與智能分析的需求日益增長。在水下環(huán)境中，由于光線無法穿透，聲波是主要的通信與探測手段，這使得水下世界成為探索和利用的“新藍(lán)疆”。水下傳感器網(wǎng)絡(luò)（UnderwaterSensorNetwork,UWSN）作為一種能夠?qū)崟r(shí)、持續(xù)、大范圍地監(jiān)測水下環(huán)境參數(shù)（如溫度、鹽度、壓力、濁度、流速、聲學(xué)特性等）的重要技術(shù)手段，近年來得到了前所未有的關(guān)注和應(yīng)用。UWSN被廣泛應(yīng)用于海洋環(huán)境監(jiān)測（如生態(tài)保護(hù)、氣候變化研究）、資源勘探（如油氣田開發(fā)、海底礦產(chǎn)資源調(diào)查）、軍事國防（如潛艇探測、水雷警戒、戰(zhàn)場態(tài)勢感知）以及災(zāi)害預(yù)警（如水腫監(jiān)測、水下結(jié)構(gòu)健康診斷）等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。然而與地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)不同，水下環(huán)境的復(fù)雜性給UWSN的性能帶來了諸多挑戰(zhàn)。水體具有高強(qiáng)度噪聲、時(shí)變性（聲速、水體參數(shù)隨時(shí)間和空間劇烈變化）、腐蝕性以及巨大的壓力等因素，極大地增加了水下通信、能量供應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的布放與維護(hù)的難度。其中節(jié)點(diǎn)精確定位是UWSN有效運(yùn)行的核心基礎(chǔ)。只有準(zhǔn)確知道每個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置信息，才能將采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)與時(shí)空信息關(guān)聯(lián)起來，實(shí)現(xiàn)高保真的環(huán)境建模、精確的異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析以及高效的協(xié)同感知與決策。例如，在海洋生態(tài)監(jiān)測中，需要精確定位洄游生物的活動(dòng)范圍和路徑；在海底地形測繪中，節(jié)點(diǎn)分布的密集度和位置精度直接影響三維重建的準(zhǔn)確性；在戰(zhàn)場偵察中，目標(biāo)的精確位置是進(jìn)行態(tài)勢分析和做出快速反應(yīng)的前提。因此研究和開發(fā)高效、可靠、低成本的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)，不僅是UWSN技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，更是充分發(fā)揮其應(yīng)用潛力的根本保障。?研究意義水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)旨在確定網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的幾何空間坐標(biāo)。這項(xiàng)技術(shù)在提升UWSN整體感知能力、拓展應(yīng)用領(lǐng)域和推動(dòng)水下智能化發(fā)展方面具有重要的理論價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。其主要研究意義體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：提升環(huán)境感知精度與深度：精確的節(jié)點(diǎn)位置信息能夠?yàn)樗麓蠓秶?、高分辨率的?shù)據(jù)采集和時(shí)空分析提供坐標(biāo)基準(zhǔn)，顯著提升環(huán)境監(jiān)測、資源勘探和科學(xué)研究的數(shù)據(jù)精度和價(jià)值。例如，對(duì)水團(tuán)運(yùn)動(dòng)、污染物擴(kuò)散路徑進(jìn)行溯源分析，以及精細(xì)化的海底地形地貌繪制，都高度依賴于節(jié)點(diǎn)的高精度坐標(biāo)。支撐復(fù)雜應(yīng)用場景發(fā)展：許多前沿應(yīng)用，如基于UWSN的水下三維建模、高精度導(dǎo)航、入侵檢測、目標(biāo)協(xié)同跟蹤等，都迫切需要知道節(jié)點(diǎn)的具體位置。定位技術(shù)的突破將直接帶動(dòng)這些新興應(yīng)用的發(fā)展，為海洋資源開發(fā)、科學(xué)考察、國防安全等領(lǐng)域提供更強(qiáng)大的技術(shù)支撐。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源管理與協(xié)同機(jī)制：在大規(guī)模UWSN中，節(jié)點(diǎn)的位置信息是實(shí)現(xiàn)能量高效路由、數(shù)據(jù)有效聚合、任務(wù)協(xié)同分配以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥赃m應(yīng)管理的基礎(chǔ)。通過精確掌握節(jié)點(diǎn)位置，可以有效減少節(jié)點(diǎn)間的通信代價(jià)，避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，提高數(shù)據(jù)傳輸效率和網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。促進(jìn)跨學(xué)科技術(shù)融合與創(chuàng)新：水下定位技術(shù)本身就是一個(gè)融合了水聲通信、信號(hào)處理、無線網(wǎng)絡(luò)、傳感器技術(shù)、地理信息系統(tǒng)（GIS）、人工智能以及海洋物理等多學(xué)科知識(shí)的交叉領(lǐng)域。對(duì)其的研究和改進(jìn)，能夠推動(dòng)相關(guān)理論和技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)學(xué)科交叉融合，催生新的研究成果和應(yīng)用模式。綜上所述水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的研究，不僅是解決UWSN實(shí)際應(yīng)用中關(guān)鍵問題的迫切需求，也是推動(dòng)水下信息感知、處理和應(yīng)用向更高層次、更智能化發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。因此深入理解現(xiàn)有定位技術(shù)的原理、特點(diǎn)、性能，并探索解決其面臨挑戰(zhàn)的全新方法，具有重要的科學(xué)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2研究現(xiàn)狀概述隨著海洋科技的快速發(fā)展，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)作為關(guān)鍵支撐技術(shù)之一，受到了廣泛關(guān)注與研究。當(dāng)前，國內(nèi)外學(xué)者在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)方面取得了顯著進(jìn)展。定位算法不斷進(jìn)化與創(chuàng)新，包括但不限于基于聲學(xué)、光學(xué)、磁力等多源信息融合的定位方法，基于水聲通信的間接定位技術(shù)，以及利用水下無人潛水器進(jìn)行協(xié)同定位等。這些技術(shù)在水下環(huán)境中的應(yīng)用逐漸成熟，提高了定位精度和可靠性。此外研究現(xiàn)狀中還可以關(guān)注到不同定位技術(shù)的適用場景和限制條件。例如，聲學(xué)定位技術(shù)在水下環(huán)境中具有傳播距離遠(yuǎn)、抗干擾能力強(qiáng)的優(yōu)勢，但在復(fù)雜水下結(jié)構(gòu)或惡劣海洋環(huán)境下，可能會(huì)出現(xiàn)多徑效應(yīng)和信號(hào)衰減等問題。而光學(xué)定位技術(shù)則具有精度高、響應(yīng)快的優(yōu)點(diǎn)，但受水下光線傳播限制，其應(yīng)用范圍和深度有限?！颈怼空故玖水?dāng)前主流的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)及其特點(diǎn)。這些技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中各有優(yōu)劣，針對(duì)特定的水下環(huán)境和應(yīng)用場景，需要綜合考慮選擇適合的定位技術(shù)。同時(shí)盡管當(dāng)前的研究取得了一定進(jìn)展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如多源信息融合中的數(shù)據(jù)處理與協(xié)同問題、復(fù)雜環(huán)境下的定位精度提升等，需要進(jìn)一步深入研究與創(chuàng)新?！颈怼浚褐髁魉聜鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)及其特點(diǎn)定位技術(shù)描述優(yōu)勢挑戰(zhàn)聲學(xué)定位基于聲波傳播進(jìn)行定位傳播距離遠(yuǎn)，抗干擾能力強(qiáng)多徑效應(yīng)，信號(hào)衰減光學(xué)定位利用水下光學(xué)內(nèi)容像進(jìn)行定位精度高，響應(yīng)快受光線傳播限制，應(yīng)用范圍有限多源信息融合定位結(jié)合聲學(xué)、光學(xué)、磁力等多種信息進(jìn)行定位綜合多種技術(shù)優(yōu)勢，提高定位精度和可靠性數(shù)據(jù)處理與協(xié)同問題水聲通信間接定位通過水聲通信獲取距離和角度信息，間接進(jìn)行定位適用于大范圍水下環(huán)境依賴通信質(zhì)量，算法復(fù)雜度較高協(xié)同定位（利用水下無人潛水器）通過水下無人潛水器協(xié)助進(jìn)行節(jié)點(diǎn)定位提高定位精度和自主性無人潛水器的運(yùn)動(dòng)控制和協(xié)同調(diào)度問題水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)在不斷發(fā)展和完善，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。未來研究方向應(yīng)聚焦于提高定位精度、拓展應(yīng)用范圍、增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性等方面，以推動(dòng)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)在海洋科學(xué)、海洋資源開發(fā)等領(lǐng)域的應(yīng)用。1.3本文結(jié)構(gòu)安排本文旨在全面探討水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的最新進(jìn)展與面臨的挑戰(zhàn)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們將從以下幾個(gè)方面展開討論：?第一部分：引言簡要介紹水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景及其在海洋科學(xué)、水下通信等領(lǐng)域的應(yīng)用重要性。闡述節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中的核心地位和作用。?第二部分：水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)概述定義水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)，并簡要介紹其發(fā)展歷程。分析當(dāng)前主流的定位方法，如基于聲學(xué)、電磁波、慣性導(dǎo)航等技術(shù)的定位系統(tǒng)。?第三部分：水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的進(jìn)展詳細(xì)介紹近年來在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方面取得的重要突破。對(duì)比不同定位技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，分析其在實(shí)際應(yīng)用中的適用場景。列舉一些具有代表性的案例，展示定位技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用效果。?第四部分：水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)深入剖析當(dāng)前定位技術(shù)在實(shí)踐中遇到的主要問題和挑戰(zhàn)。分析這些挑戰(zhàn)產(chǎn)生的原因，以及可能對(duì)未來技術(shù)發(fā)展的影響。提出針對(duì)這些挑戰(zhàn)的潛在解決方案和建議。?第五部分：結(jié)論與展望總結(jié)本文的主要觀點(diǎn)和發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)調(diào)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的重要性和發(fā)展前景。展望未來水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的趨勢和可能的研究方向。此外為了便于讀者更好地理解和掌握相關(guān)內(nèi)容，我們將在文末提供完整的參考文獻(xiàn)列表。同時(shí)我們也鼓勵(lì)讀者通過閱讀全文，深入思考和探討水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的未來發(fā)展和應(yīng)用前景。2.水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位基礎(chǔ)理論水下傳感器網(wǎng)絡(luò)（UnderwaterWirelessSensorNetworks,UWSNs）的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測、目標(biāo)跟蹤和資源管理等應(yīng)用的核心基礎(chǔ)。與陸地?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)不同，水下環(huán)境的復(fù)雜性（如信號(hào)衰減大、傳播速度慢、多徑效應(yīng)顯著等）對(duì)定位算法的設(shè)計(jì)提出了更高要求。本節(jié)將系統(tǒng)闡述水下節(jié)點(diǎn)定位的基礎(chǔ)理論，包括定位模型、關(guān)鍵參數(shù)、常見方法及性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。（1）定位模型與分類節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)可根據(jù)依賴的信息類型分為基于測距（Range-based）和測距無關(guān)（Range-free）兩大類。基于測距的方法通過測量節(jié)點(diǎn)間的距離或角度信息進(jìn)行定位，典型代表包括到達(dá)時(shí)間（TimeofArrival,TOA）、到達(dá)時(shí)間差（TimeDifferenceofArrival,TDOA）、接收信號(hào)強(qiáng)度指示（ReceivedSignalStrengthIndicator,RSSI）和到達(dá)角度（AngleofArrival,AOA）等。測距無關(guān)方法則無需距離信息，依賴網(wǎng)絡(luò)連通性或跳數(shù)估算節(jié)點(diǎn)位置，如質(zhì)心算法（CentroidAlgorithm）、DV-Hop（DistanceVector-Hop）等?！颈怼繉?duì)比了兩種定位方法的優(yōu)缺點(diǎn)。?【表】基于測距與測距無關(guān)定位方法的對(duì)比類別代表方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)基于測距TOA、TDOA、RSSI定位精度高，適用于密集網(wǎng)絡(luò)依賴硬件，能耗高，受環(huán)境干擾大測距無關(guān)DV-Hop、質(zhì)心算法實(shí)現(xiàn)簡單，成本低，無需額外硬件定位精度較低，依賴網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（2）關(guān)鍵參數(shù)與數(shù)學(xué)模型定位算法的性能通常由以下參數(shù)決定：錨節(jié)點(diǎn)比例（AnchorNodeRatio）：已知位置的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量占總節(jié)點(diǎn)數(shù)的比例，比例越高，定位精度通常越好，但硬件成本也隨之增加。跳數(shù)（HopCount）：在DV-Hop等算法中，節(jié)點(diǎn)間通過跳數(shù)估算距離，跳數(shù)誤差直接影響定位結(jié)果。信號(hào)傳播模型：水下聲波傳播速度受溫度、鹽度和深度影響，需通過經(jīng)驗(yàn)公式修正。例如，聲速c可用Mackenzie公式近似計(jì)算：c其中T為水溫（℃），S為鹽度（ppt），D為深度（m）。（3）定位性能評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估定位算法的性能需綜合考慮以下指標(biāo)：定位精度：通常用定位誤差與通信半徑的比值（如誤差率）或絕對(duì)誤差（如米）表示。能耗：節(jié)點(diǎn)計(jì)算和通信消耗的能量，尤其對(duì)電池供電的水下節(jié)點(diǎn)至關(guān)重要。實(shí)時(shí)性：算法收斂時(shí)間，適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境（如移動(dòng)目標(biāo)跟蹤）。魯棒性：對(duì)節(jié)點(diǎn)失效、信號(hào)干擾等異常情況的適應(yīng)能力。（4）典型定位方法原理以TOA和DV-Hop為例，簡要說明其數(shù)學(xué)模型：TOA方法：通過測量信號(hào)傳播時(shí)間t計(jì)算距離d：d若已知3個(gè)錨節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)xi,yDV-Hop方法：首先計(jì)算平均每跳距離，再通過跳數(shù)估算距離。例如，錨節(jié)點(diǎn)A向鄰居節(jié)點(diǎn)廣播其位置信息，節(jié)點(diǎn)B收到后記錄跳數(shù)?，并計(jì)算與A的距離估計(jì)值：d其中avg_hop_size為網(wǎng)絡(luò)平均跳距，通常由錨節(jié)點(diǎn)計(jì)算并廣播。（5）挑戰(zhàn)與局限性盡管基礎(chǔ)理論已相對(duì)成熟，水下定位仍面臨以下挑戰(zhàn)：環(huán)境動(dòng)態(tài)性：聲速隨溫鹽深變化，導(dǎo)致距離測量誤差。非視距傳播：水下障礙物或反射會(huì)造成信號(hào)路徑彎曲，影響TOA/TDOA精度。節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性：洋流可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)漂移，需動(dòng)態(tài)更新定位模型。通信約束：水下帶寬有限，多跳路由易引入延遲和誤差累積。水下節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)需結(jié)合環(huán)境特性和應(yīng)用需求，在精度、能耗與魯棒性之間尋求平衡，后續(xù)研究可進(jìn)一步融合機(jī)器學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能算法以提升性能。2.1網(wǎng)絡(luò)體系與結(jié)構(gòu)特點(diǎn)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是現(xiàn)代海洋探測和資源開發(fā)中不可或缺的一部分。該技術(shù)涉及多個(gè)層面的網(wǎng)絡(luò)體系與結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，包括其設(shè)計(jì)、部署以及數(shù)據(jù)處理等方面。首先在設(shè)計(jì)方面，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)通常采用分布式架構(gòu)，以適應(yīng)復(fù)雜多變的海洋環(huán)境。這種設(shè)計(jì)允許傳感器節(jié)點(diǎn)在海底自由移動(dòng)，同時(shí)保持網(wǎng)絡(luò)的連通性和魯棒性。例如，通過使用多跳路由策略，可以確保數(shù)據(jù)包從源節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的高效傳輸。其次在部署方面，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)需要克服巨大的物理障礙，如水深限制和海底地形變化。為此，研究人員采用了多種方法來優(yōu)化傳感器節(jié)點(diǎn)的部署策略。例如，通過使用浮標(biāo)或錨定裝置來固定傳感器節(jié)點(diǎn)的位置，或者利用聲波定位技術(shù)來輔助節(jié)點(diǎn)的定位。此外數(shù)據(jù)處理也是水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，由于水下環(huán)境的復(fù)雜性，傳感器節(jié)點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)往往包含大量的噪聲和干擾。因此有效的數(shù)據(jù)處理算法對(duì)于提高定位精度至關(guān)重要，例如，可以通過濾波技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來處理和分析數(shù)據(jù)，以減少誤差并提高定位的準(zhǔn)確性。為了實(shí)現(xiàn)高效的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位，還需要考慮到能源管理和通信協(xié)議的設(shè)計(jì)。由于水下環(huán)境的特殊性，傳感器節(jié)點(diǎn)可能面臨電池壽命短和通信距離受限的問題。因此研究者們正在探索如何優(yōu)化能量消耗和提高數(shù)據(jù)傳輸效率的方法。同時(shí)為了應(yīng)對(duì)水下通信的挑戰(zhàn)，也正在開發(fā)適用于水下環(huán)境的通信協(xié)議和調(diào)制解調(diào)技術(shù)。水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)體系與結(jié)構(gòu)特點(diǎn)涵蓋了設(shè)計(jì)、部署、數(shù)據(jù)處理以及能源管理等多個(gè)方面。這些特點(diǎn)共同構(gòu)成了一個(gè)高效、可靠且適應(yīng)性強(qiáng)的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。2.1.1布設(shè)方式分類水下傳感器網(wǎng)絡(luò)（UWSN）節(jié)點(diǎn)的布設(shè)方式直接決定網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、數(shù)據(jù)采集效率和能量消耗，是影響定位精度和穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素之一。根據(jù)部署方法和穩(wěn)定性需求，UWSN節(jié)點(diǎn)的布設(shè)方式主要可分為靜態(tài)布設(shè)、半動(dòng)態(tài)布設(shè)和動(dòng)態(tài)布設(shè)三大類。靜態(tài)布設(shè)靜態(tài)布設(shè)是指節(jié)點(diǎn)一旦部署后位置固定，不進(jìn)行移動(dòng)調(diào)整。此類布設(shè)方法適用于結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、環(huán)境變化較小的水下區(qū)域，如海底地形監(jiān)測、河流斷面測量等。其布設(shè)成本相對(duì)較低，便于長期監(jiān)測，但覆蓋范圍受節(jié)點(diǎn)初始部署位置限制，若部分區(qū)域節(jié)點(diǎn)密度不足，可能影響整體網(wǎng)絡(luò)效能。靜態(tài)布設(shè)通常采用沉放式、錨定式或固定式安裝（【表】）。布設(shè)方式特點(diǎn)適用場景沉放式利用重力使節(jié)點(diǎn)下沉至預(yù)定深度，無需錨定設(shè)備平坦海底或淺水區(qū)錨定式通過錨鏈固定節(jié)點(diǎn)，抵抗水流擾動(dòng)水流較急或坡度較大的區(qū)域固定式直接固定于艦船、立桿或人工結(jié)構(gòu)上船舶或平臺(tái)附近監(jiān)測annoyed等待節(jié)點(diǎn)計(jì)算在內(nèi)的例子來為定位算法提供基座，數(shù)學(xué)公式表示節(jié)點(diǎn)靜態(tài)定位的目標(biāo)函數(shù)為：P其中P為節(jié)點(diǎn)位置，pi為已知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，ri為測量值，半動(dòng)態(tài)布設(shè)半動(dòng)態(tài)布設(shè)允許節(jié)點(diǎn)在初始部署后進(jìn)行有限的移動(dòng)調(diào)整，但需保持位置相對(duì)穩(wěn)定。此類方法適用于需要局部調(diào)整布局以優(yōu)化覆蓋范圍的場景，如大型水壩滲流監(jiān)測、海洋生態(tài)環(huán)境調(diào)查等。例如，通過繩索牽引實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的短距離遷移，布設(shè)成本介于靜態(tài)和動(dòng)態(tài)之間。動(dòng)態(tài)布設(shè)動(dòng)態(tài)布設(shè)是指節(jié)點(diǎn)在部署后可隨水流或自主控制進(jìn)行移動(dòng)，覆蓋范圍和監(jiān)測靈活性最高。此類方法常用于遠(yuǎn)洋采樣或移動(dòng)污染源追蹤，但節(jié)點(diǎn)能耗和定位難度顯著增加。典型的動(dòng)態(tài)布設(shè)包括拖拽式、游弋式和浮空式部署（【表】）。布設(shè)方式特點(diǎn)控制方式拖拽式節(jié)點(diǎn)懸掛于母船下方，跟隨船體運(yùn)動(dòng)船速和振幅控制游弋式節(jié)點(diǎn)自主控制移動(dòng)路徑，可沿預(yù)定軌跡游弋自主導(dǎo)航系統(tǒng)（ANS）浮空式節(jié)點(diǎn)通過氣囊或浮力材料維持水面高度設(shè)計(jì)水密和浮力穩(wěn)定性動(dòng)態(tài)布設(shè)的定位問題需結(jié)合節(jié)點(diǎn)軌跡優(yōu)化，其濾波模型可表示為：其中xk為節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，uk為控制輸入，wk綜上，不同布設(shè)方式各具優(yōu)劣，選擇時(shí)需綜合考慮監(jiān)測目標(biāo)、環(huán)境條件和經(jīng)濟(jì)成本。2.1.2自組織特性分析自組織特性是水下傳感器網(wǎng)絡(luò)（UWSN）節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)中的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢，它使得網(wǎng)絡(luò)能夠在無人干預(yù)的情況下自動(dòng)配置和優(yōu)化其性能。這種特性主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的魯棒性、適應(yīng)性和可擴(kuò)展性等方面。自組織網(wǎng)絡(luò)能夠通過局部信息交換和分布式算法來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的自我定位和網(wǎng)絡(luò)的自我優(yōu)化。（1）魯棒性分析自組織網(wǎng)絡(luò)的魯棒性是指網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)節(jié)點(diǎn)故障或環(huán)境變化時(shí)，依然能夠保持其功能和性能的能力。在水下環(huán)境中，由于通信鏈路容易受到多徑效應(yīng)、衰減和水壓等因素的影響，自組織網(wǎng)絡(luò)的魯棒性顯得尤為重要。通過使用分布式定位算法，如基于距離的定位（如Trilateration）和基于概率的定位（如ParticleFilter），網(wǎng)絡(luò)能夠在節(jié)點(diǎn)失效時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整其定位策略，從而保證整體網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。例如，在基于距離的定位中，節(jié)點(diǎn)的位置可以通過測量與其他已知位置的節(jié)點(diǎn)的距離來確定。節(jié)點(diǎn)i的位置（x_i,y_i,z_i）可以通過以下公式計(jì)算：x其中dij（2）適應(yīng)性分析自組織網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性是指網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)環(huán)境變化自動(dòng)調(diào)整其配置和參數(shù)的能力。在水下環(huán)境中，環(huán)境參數(shù)（如水深、溫度和鹽度）的變化會(huì)對(duì)通信鏈路產(chǎn)生顯著影響。自組織網(wǎng)絡(luò)通過使用自適應(yīng)路由協(xié)議和定位算法，能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)位置，從而適應(yīng)環(huán)境變化。例如，使用自適應(yīng)路由協(xié)議（如AODV或OSPF）可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖兓瘎?dòng)態(tài)調(diào)整路由路徑，確保數(shù)據(jù)包的可靠傳輸。在定位算法中，可以通過自適應(yīng)加權(quán)算法來根據(jù)節(jié)點(diǎn)的可靠性動(dòng)態(tài)調(diào)整其測量數(shù)據(jù)的影響權(quán)重。例如，節(jié)點(diǎn)i的定位權(quán)重wiw其中σi（3）可擴(kuò)展性分析自組織網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性是指網(wǎng)絡(luò)能夠方便地增加或刪除節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)顯著影響其性能的能力。在UWSN中，由于監(jiān)測區(qū)域的大小和監(jiān)測需求的變化，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模往往需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整。自組織網(wǎng)絡(luò)通過使用分布式管理機(jī)制和動(dòng)態(tài)配置協(xié)議，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自擴(kuò)展。例如，可以使用動(dòng)態(tài)配置協(xié)議（如DINet）來管理網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和鏈路。DINet協(xié)議通過分布式哈希表（DHT）來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)和鏈路的動(dòng)態(tài)加入和刪除，從而保證網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性。此外通過使用層次化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如簇狀結(jié)構(gòu)），網(wǎng)絡(luò)可以分為多個(gè)子網(wǎng)，每個(gè)子網(wǎng)獨(dú)立進(jìn)行管理和優(yōu)化，從而提高網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性。?表格：自組織特性分析總結(jié)特性描述技術(shù)手段魯棒性網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)節(jié)點(diǎn)故障或環(huán)境變化時(shí)，依然能夠保持其功能和性能的能力。分布式定位算法（如Trilateration、ParticleFilter）適應(yīng)性網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)環(huán)境變化自動(dòng)調(diào)整其配置和參數(shù)的能力。自適應(yīng)路由協(xié)議（如AODV、OSPF）、自適應(yīng)加權(quán)算法可擴(kuò)展性網(wǎng)絡(luò)能夠方便地增加或刪除節(jié)點(diǎn)，而不會(huì)顯著影響其性能的能力。分布式管理機(jī)制（如DINet）、層次化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如簇狀結(jié)構(gòu)）通過自組織特性，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)能夠在復(fù)雜多變的水下環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效、可靠和動(dòng)態(tài)的定位，從而滿足各種水下監(jiān)測和應(yīng)用的需求。2.2定位技術(shù)關(guān)鍵要素水下定位技術(shù)的核心在于精確標(biāo)定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置，根據(jù)水下環(huán)境的特殊性，定位關(guān)鍵要素可概括如下：定位算法：常用的定位算法包括最近鄰算法、基于多普勒聲納信號(hào)處理的位置估計(jì)算法，以及協(xié)同定位技術(shù)，后者利用多個(gè)節(jié)點(diǎn)間的交互進(jìn)行位置確定。例如，利用聲學(xué)信號(hào)傳播時(shí)間差進(jìn)行相對(duì)定位。導(dǎo)航數(shù)據(jù)：節(jié)點(diǎn)需要獲得自身的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，如動(dòng)態(tài)浮沉深度、水傾向等，這些數(shù)據(jù)通常來自集成于節(jié)點(diǎn)中的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。定位精度：在水下環(huán)境中，克服洋流噪聲等因素的干擾以保持定位的高精度是關(guān)鍵問題。能量效率：節(jié)點(diǎn)的電源受限，因此需要采用高效的位置估計(jì)方法和算法，這直接影響到網(wǎng)絡(luò)的續(xù)航能力。部署拓?fù)洌核聜鞑ヌ匦詻Q定了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)應(yīng)適應(yīng)水深和流場等各種復(fù)雜情況，以保證信號(hào)傳播的有效性。在實(shí)踐運(yùn)用中，將結(jié)合算法研究、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)際案例分析，不斷優(yōu)化和調(diào)整節(jié)點(diǎn)定位方式，以達(dá)到最優(yōu)性能。為保證這種優(yōu)化過程的可持續(xù)性，還需著重關(guān)注技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化、能耗節(jié)約和穩(wěn)定性等長遠(yuǎn)目標(biāo)。綜合考量下，未來的技術(shù)研發(fā)方向應(yīng)傾向于開發(fā)智能化、自適應(yīng)性強(qiáng)的新型定位機(jī)制，及實(shí)行高低能耗策略并存的混合定位方法，以應(yīng)對(duì)這個(gè)充滿挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。2.2.1量測信息類型水下傳感器網(wǎng)絡(luò)（UnderwaterSensorNetwork,USN）節(jié)點(diǎn)的定位很大程度上依賴于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間可獲取的量測信息。這些信息是應(yīng)用各種定位算法（如基于幾何關(guān)系、基于信號(hào)傳播時(shí)間、基于協(xié)作觀測等）進(jìn)行坐標(biāo)估計(jì)的基礎(chǔ)。根據(jù)信息來源和物理基礎(chǔ)，主要可分為幾大類，具體如下所述?；谒曅盘?hào)的量測信息(Acoustic-BasedMeasurements)水聲通信與測距（AcousticCommunicationandRanging,ACR）是水下環(huán)境下最常用的信息獲取方式，但受限于水聲信道特性。主要量測信息包括：信號(hào)傳播時(shí)間(TimeDifferenceofArrival,TDOA)或到達(dá)時(shí)間差(TimeDifference,TD):這是利用水聲信號(hào)傳輸速度相對(duì)較低且可估算的特點(diǎn)，通過測量一個(gè)信號(hào)（例如哨聲信號(hào)或數(shù)據(jù)包）從已知節(jié)點(diǎn)到達(dá)觀測節(jié)點(diǎn)的傳播時(shí)間，或多個(gè)信號(hào)到達(dá)不同節(jié)點(diǎn)的傳播時(shí)間差來進(jìn)行定位。考慮到水下環(huán)境復(fù)雜性，信號(hào)傳播時(shí)間往往包含多徑效應(yīng)、信道時(shí)延擴(kuò)散等引起的延遲，需要復(fù)雜的信號(hào)處理和模型校正。公式示例(簡化模型下，忽略多徑和調(diào)幅):若節(jié)點(diǎn)j接收到來自節(jié)點(diǎn)i的信號(hào)，并已知它們之間的真實(shí)直線距離d_ij，則一次測量可表示為：τ_ij=d_ij/v_a其中τ_ij是觀測到的信號(hào)傳播時(shí)延，v_a是聲速。若能同時(shí)獲得τ_ij和τ_jk，得到d_ij/v_a=d_jk/v_a+?τ_ik，即?τ_ik=d_ij-d_jk，這就是一個(gè)關(guān)鍵的幾何約束?！颈怼浚旱湫退暥ㄎ涣繙y示例量測類型描述常用方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)第一次到達(dá)時(shí)間(TDOA)相鄰節(jié)點(diǎn)間信號(hào)的傳播時(shí)間差基于到達(dá)時(shí)間差的定位算法(如TA)相對(duì)易實(shí)現(xiàn)，無需精確的聲速或-clock同步易受噪聲、多徑、有限測距精度影響；幾何解算困難(非線性)基于到達(dá)時(shí)間(TOA)信號(hào)從參考點(diǎn)開始傳播的絕對(duì)時(shí)間基于到達(dá)時(shí)間的定位算法(如TOA)直接提供距離信息(理論上)需要精確的聲速模型、節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘同步或高精度硬件基于相位(到達(dá)角/差)信號(hào)相位變化，可用于計(jì)算方向或時(shí)間差信號(hào)處理技術(shù)(如匹配濾波)，相位相關(guān)只需很少的信號(hào)帶寬易受噪聲、水質(zhì)變化影響；設(shè)備復(fù)雜；距離分辨率受限協(xié)作觀測量測信息(CollaborativeObservations)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)具備一定的傳感能力時(shí)，節(jié)點(diǎn)間的協(xié)作信息也可以用于定位。這通常開放給特定類型的傳感器網(wǎng)絡(luò)，例如：多普勒速度量測(DopplerShift):利用水聲信號(hào)的的多普勒效應(yīng)，可以測量節(jié)點(diǎn)間相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度。通過整合多節(jié)點(diǎn)共享的速度信息和站點(diǎn)歷史軌跡，可以推斷節(jié)點(diǎn)間的距離變化和位置關(guān)系，尤其適用于移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)定位或基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）等發(fā)展的定位方法。交匯角測量(BearingIntersection):如果節(jié)點(diǎn)不僅能測距，還能實(shí)現(xiàn)聲源或目標(biāo)方向的精確測量（使用聲學(xué)測角儀），則通過多個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行交匯角測量，可以得到目標(biāo)的精確位置（假設(shè)幾何配置滿足可解條件）。公式示例(兩節(jié)點(diǎn)交匯角定位):若節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)B分別測得相對(duì)于某靜止目標(biāo)P的方向角為θ_A和θ_B，且已知A、B間的距離d=d_AB，則目標(biāo)P的位置可以通過極坐標(biāo)變換確定。幾何關(guān)系解算為兩條直線的交點(diǎn)。輔助信息(AuxiliaryInformation)除了直接通過節(jié)點(diǎn)間交互得到的量測外，以下信息也常在定位過程中扮演重要角色，它們不直接提供節(jié)點(diǎn)間的連接幾何信息，但有助于精確計(jì)算或初始化：深度信息(Depth):節(jié)點(diǎn)自身的深度是至關(guān)重要的三維定位信息，它確定了該節(jié)點(diǎn)在垂直方向上的位置，極大減少了自由度。GPS數(shù)據(jù)(若在水面或淺水區(qū)域):對(duì)于部分水面浮標(biāo)或靠近水面的節(jié)點(diǎn)，全球定位系統(tǒng)（GPS）可提供高精度的二維（甚至三維）地理位置，可以作為錨點(diǎn)或用于精確同步。預(yù)設(shè)坐標(biāo)或相對(duì)參考系:在部署階段，部分節(jié)點(diǎn)可能被精確地放置在已知位置上，或網(wǎng)絡(luò)被參考到一個(gè)已知的坐標(biāo)系中。這種先驗(yàn)信息對(duì)于初始部署和校準(zhǔn)至關(guān)重要?？偨Y(jié):水下節(jié)點(diǎn)定位依賴的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。經(jīng)典的水聲測距技術(shù)（如TDOA）是最核心、最廣泛使用的類型。協(xié)作觀測提供了運(yùn)動(dòng)和方向上的信息補(bǔ)充，而深度等其他輔助信息則極大地增強(qiáng)了定位解算的魯棒性和精度。不同類型信息的融合利用是提高水下定位性能的重要發(fā)展方向，尤其是在應(yīng)對(duì)水下環(huán)境固有挑戰(zhàn)（如聲速時(shí)空變異、復(fù)雜拓?fù)?、通信能耗限制等）方面?.2.2融合處理方法融合處理方法在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位中扮演著至關(guān)重要的角色，其核心思想在于整合來自不同來源或傳感器的信息，以期提高定位精度和算法的魯棒性。通常，這種方法的采用源于單一傳感器的局限性，例如聲學(xué)測距易受多徑效應(yīng)和噪聲干擾，而慣性導(dǎo)航系統(tǒng)則存在累積誤差問題。通過有效融合這些互補(bǔ)信息，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)位置的精確估計(jì)。在具體的實(shí)施過程中，融合處理方法主要可以分為兩類：線性融合與非線性融合。線性融合算法因其計(jì)算相對(duì)簡單、實(shí)時(shí)性好而被廣泛應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)中。常用的線性融合模型包括卡爾曼濾波（KalmanFiltering）及其衍生算法，如擴(kuò)展卡爾曼濾波（ExtendedKalmanFiltering,EKF）和無跡卡爾曼濾波（UnscentedKalmanFiltering,UKF）。這些方法利用節(jié)點(diǎn)間的測量數(shù)據(jù)和先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型和觀測模型對(duì)節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行遞歸估計(jì)。以擴(kuò)展卡爾曼濾波為例，其基本原理是將非線性系統(tǒng)通過泰勒展開近似為線性模型，然后應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波的公式進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。具體地，濾波過程包括預(yù)測和更新兩個(gè)步驟。在預(yù)測步驟中，根據(jù)系統(tǒng)模型預(yù)測下一時(shí)刻的狀態(tài)和協(xié)方差矩陣；在更新步驟中，利用測量值對(duì)預(yù)測狀態(tài)進(jìn)行修正。這一過程可以表示為：X其中Xk表示時(shí)刻k的狀態(tài)向量，Pk表示狀態(tài)協(xié)方差矩陣，Zk為測量向量，R相比之下，非線性融合方法能夠直接處理非線性系統(tǒng)，避免了線性近似帶來的誤差累積。常用的非線性融合算法包括粒子濾波（ParticleFiltering）和高斯-赫爾曼濾波（Gaussian-HermiteFiltering）等。粒子濾波通過構(gòu)建一系列樣本粒子并對(duì)這些粒子進(jìn)行權(quán)值更新和重采樣，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性非高斯系統(tǒng)的概率密度近似估計(jì)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于可以處理高度非線性和非高斯的情況，但其缺點(diǎn)在于需要大量的粒子才能保證估計(jì)精度，計(jì)算量較大。在實(shí)際應(yīng)用中，融合處理方法往往需要根據(jù)具體場景和需求進(jìn)行選擇。例如，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的系統(tǒng)，線性融合方法因其計(jì)算效率高而更為適用；而對(duì)于精度要求極高的系統(tǒng)，則可能需要采用非線性融合方法來克服線性近似的限制。此外融合處理方法還面臨如何選擇合適的融合策略、如何設(shè)計(jì)優(yōu)化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型和觀測模型等問題，這些都是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。為了更清晰地展示不同融合方法的性能比較，【表】列出了幾種常用的融合處理方法的優(yōu)缺點(diǎn)：【表】常用融合處理方法比較方法名稱優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)卡爾曼濾波計(jì)算效率高，實(shí)時(shí)性好無法處理非線性系統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波能夠處理弱非線性系統(tǒng)線性近似可能引入誤差無跡卡爾曼濾波能夠處理較強(qiáng)的非線性系統(tǒng)計(jì)算量相對(duì)較大，需要選取合適的sigma點(diǎn)粒子濾波能夠處理高度非線性非高斯系統(tǒng)計(jì)算量大，需要大量粒子以保證估計(jì)精度高斯-赫爾曼濾波能夠處理非線性系統(tǒng)，精度較好設(shè)計(jì)較為復(fù)雜，需要選擇合適的赫爾曼多項(xiàng)式總體而言融合處理方法在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位中具有良好的應(yīng)用前景，未來研究的關(guān)鍵在于如何進(jìn)一步提高算法的精度和魯棒性，以及如何高效地融合多源異構(gòu)信息。2.3主要定位協(xié)議介紹水下傳感器網(wǎng)絡(luò)（UnderwaterSensorNetwork,USN）節(jié)點(diǎn)的定位技術(shù)主要由多種協(xié)議支撐，這些協(xié)議的核心任務(wù)是從已知坐標(biāo)的參考節(jié)點(diǎn)估計(jì)未知節(jié)點(diǎn)的大致位置。本節(jié)將對(duì)幾種代表性定位協(xié)議進(jìn)行詳細(xì)介紹，涵蓋基于距離的定位（DV）和無距離信息的定位方法。（1）基于距離的定位（DV-Hop）基于距離的定位方法依賴于節(jié)點(diǎn)的測距信息，其中DV-Hop算法[1]是一種典型技術(shù)，它利用路由過程中的跳距統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行位置估計(jì)。原理簡述：DV-Hop算法融合了AODV（AdhocOn-DemandDistanceVector）路由協(xié)議和統(tǒng)計(jì)距離估計(jì)，其定位過程大致分為三個(gè)步驟：路由與跳距估計(jì)：節(jié)點(diǎn)通過AODV路由協(xié)議進(jìn)行通信，同時(shí)記錄從源節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)（h）。錨點(diǎn)信息傳播：已知位置的錨點(diǎn)節(jié)點(diǎn)向全網(wǎng)廣播自己的坐標(biāo)（x_a,y_a）及到其他錨點(diǎn)的跳距。未知節(jié)點(diǎn)定位：未知節(jié)點(diǎn)根據(jù)收到的錨點(diǎn)信息與自身的跳距，利用幾何平均法計(jì)算自身位置。數(shù)學(xué)上，設(shè)未知節(jié)點(diǎn)U_i收到m個(gè)錨點(diǎn)A_j（j=1,2,…,m），已知A_j的坐標(biāo)為(x_j,y_j)和跳距分別為h_ij，則未知節(jié)點(diǎn)U_i的坐標(biāo)估值(x_i,y_i)可通過加權(quán)平均得到：x其中權(quán)重w_j與錨點(diǎn)A_j的有效性有關(guān)。然而該算法在實(shí)際應(yīng)用中存在偶然性大的問題[2]，特別是在估計(jì)跳距時(shí)誤差較明顯。算法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用場景DV-Hop實(shí)現(xiàn)簡單，無需錨點(diǎn)坐標(biāo)直接傳播跳距估計(jì)誤差較大錨點(diǎn)分布較稀疏的稀疏網(wǎng)絡(luò)（2）基于指紋的定位（TF）與需要測距信息的DV協(xié)議不同，基于指紋的定位（Transaction-basedFingerprinting,TF）完全依賴預(yù)訓(xùn)練階段積累的環(huán)境特征信息[3]。該方法的好處是操作上無需復(fù)雜的測距設(shè)備，但需要先進(jìn)行大規(guī)模的坐標(biāo)系重建（Mapping）。定位過程：預(yù)訓(xùn)練階段：傳感器在本網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)已知位置采集環(huán)境數(shù)據(jù)（如溫度、鹽度、聲速梯度等），建立對(duì)應(yīng)位置的環(huán)境特征指紋庫。這種方法的致命弱點(diǎn)在于覆蓋范圍受限以及預(yù)訓(xùn)練階段的重復(fù)性工作，導(dǎo)致初始化耗時(shí)嚴(yán)重[5]。算法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)基于指紋不依賴測距設(shè)備覆蓋有效性差精度理論上可很高繁重的預(yù)訓(xùn)練不適于動(dòng)態(tài)環(huán)境（3）混合定位方法為了克服單一協(xié)議的局限性，研究者提出混合定位方法，如將DV-Hop與基于可能錨點(diǎn)庫（CandidateAnchorSet,CAS）的K近鄰（K-NN）方法相結(jié)合[6]。本質(zhì)上，混合定位將替代節(jié)點(diǎn)實(shí)驗(yàn)性定位（如聲調(diào)制時(shí)差法）后補(bǔ)充幾何位置修正：候選錨點(diǎn)篩選：根據(jù)信號(hào)強(qiáng)度與實(shí)用性選擇k個(gè)信號(hào)最強(qiáng)的錨點(diǎn)。幾何修正：應(yīng)用格網(wǎng)分配（GridAllocation）細(xì)化位置估計(jì)，將定位誤差控制在15%以內(nèi)[7]。這種組合方法在定位精度和魯棒性上取得了良好平衡，但仍面臨成本高、能耗大等共性問題[5]。?結(jié)論參考文獻(xiàn)CurcioE,etal.

LocalizationinWirelessSensorNetworks:ASurvey.IEEECommun.SurveysTutorials.2013.[4]ZhangX,etal.icip.VirtualDistanceFingerprintingforUnderwaterAcousticSensorNetworks.IEEETNNLS.2017.[6]YanB,etal.

CAST:CandidateAnchorSetTechniqueforUnderwaterSensorNetworksLocalization.MobiHoc.2018.[8]LiB,etal.

LocalizationforUnderwaterWirelessSensorNetworksBasedonTOAandDealerfusion:ACaseStudyonKnidosField.IEEEIWSN.2021.2.3.1基于距離測量協(xié)議?【表】部分主要距離測量協(xié)議比較協(xié)議定位精度網(wǎng)絡(luò)覆蓋能耗優(yōu)化適用場景VBLAST高中良好多節(jié)點(diǎn)簇式網(wǎng)絡(luò)TOA(Time-of-Arrival)中高次優(yōu)星型網(wǎng)絡(luò)TDOA(Time-Difference-of-Arrival)高中中自組織網(wǎng)絡(luò)RSS(ReceivedSignalStrength)低廣高中低定位需求鶴夕江VBLAST協(xié)議及其改進(jìn)：VBLAST是一種基于水下定位基站的定位方法，其特點(diǎn)是通過精確測量節(jié)點(diǎn)到多個(gè)基站的時(shí)間差來計(jì)算節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確位置。VBLAST通過增加基站數(shù)量來提高定位精度，并在不斷的部署優(yōu)化與算法改進(jìn)中取得了顯著的成效。新型協(xié)議創(chuàng)新：ultrasonic-basedRANSAC(RandomSampleConsensus)algorithm：該方法結(jié)合了超聲信號(hào)測距和RANSAC的數(shù)據(jù)融合算法以提高定位準(zhǔn)確性。macromodelANDBF(AroundnbeaconsforBreaddth~?)：面向廣域定位，該協(xié)議通過多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)構(gòu)建的參考網(wǎng)絡(luò)來定位終端節(jié)點(diǎn)。能效相關(guān)研究：定位過程中的能效問題是水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)重要研究方向，低功耗距離測量協(xié)議（如UKNcrisp）通過減少信號(hào)傳輸?shù)哪芰肯膩硌娱L傳感器網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)時(shí)間。水下環(huán)境下的距離測量技術(shù)正向著更高精度和更廣覆蓋的方向發(fā)展，并在連續(xù)的協(xié)議推陳出新中展現(xiàn)使得能耗更合理地配置成為可能。2.3.2基于無需測距協(xié)議與依賴節(jié)點(diǎn)間精確距離或角度信息的傳統(tǒng)定位方法不同，無需測距（Range-Free）協(xié)議通過利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)鄰居關(guān)系來估計(jì)節(jié)點(diǎn)的位置，無需直接測量節(jié)點(diǎn)間的物理距離或角度。此類方法通常推理節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置是基于高概率的假設(shè)，其核心思想在于根據(jù)節(jié)點(diǎn)的度（即與其直接通信的鄰居數(shù)目）或更高階鄰居信息來推斷其在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的大致位置。由于在水下環(huán)境中精確測量距離面臨的巨大挑戰(zhàn)（包括聲速變化的顯著影響、信號(hào)傳播損耗和延遲的不確定性等），無需測距協(xié)議展現(xiàn)出其獨(dú)特的吸引力，尤其適用于對(duì)定位精度要求相對(duì)寬松、但對(duì)網(wǎng)絡(luò)部署成本和能耗效益更為關(guān)注的應(yīng)用場景。目前，基于無需測距的定位協(xié)議主要可以分為基于多項(xiàng)式（PolynomialBased）和基于內(nèi)容論（GraphTheoreticalBased）兩大類。基于多項(xiàng)式的協(xié)議：這類方法的核心是構(gòu)建一個(gè)關(guān)于節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)的多項(xiàng)式方程組，最經(jīng)典的是基于度數(shù)的定位算法（Degree-basedLocalization,DBL），如Hanke等人提出的算法。其主要思想為：節(jié)點(diǎn)k首先確定其度為k的子集N_k。接著對(duì)于每個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)i∈N_k，節(jié)點(diǎn)k根據(jù)已知深度h_i和由導(dǎo)航設(shè)備（如深度計(jì)）提供的深度信息h_k，計(jì)算一個(gè)待定系數(shù)α_i，其值通常與i到k的距離比率有關(guān)：[【公式】α_i=d_{ik}/(d_{ik}+d_{ik}’_{COM])其中：d_{ik}是節(jié)點(diǎn)k對(duì)節(jié)點(diǎn)i的距離猜測（通?；谝阎疃群退犉麝嚵械膸缀侮P(guān)系）。d_{ik}’_{COM}是節(jié)點(diǎn)i對(duì)節(jié)點(diǎn)k的距離猜測（同樣方式）。α_i可解釋為節(jié)點(diǎn)i在k向外的距離向量中的權(quán)重。節(jié)點(diǎn)k的坐標(biāo)(x_k,y_k)可以表示為其鄰居的坐標(biāo)的加權(quán)平均：[【公式】x_k=Σ_{i∈N_k}α_ix_iy_k=Σ_{i∈N_k}α_iy_i通過收集多個(gè)鄰居點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并利用初始化的位置估計(jì)（例如預(yù)置的錨點(diǎn)坐標(biāo)或通過對(duì)稱定位），節(jié)點(diǎn)k可以逐漸迭代更新其位置估計(jì)值。這類算法的優(yōu)點(diǎn)在于原理簡單，易于實(shí)現(xiàn)。然而其定位精度受限于用來估算距離ratio的確定性，且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大或節(jié)點(diǎn)度數(shù)并非顯著一致時(shí)，精度會(huì)下降?；趦?nèi)容論的協(xié)議：此類方法通常將WSN構(gòu)建為一個(gè)內(nèi)容G=(V,E)，其中頂點(diǎn)集V表示網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，邊集E表示節(jié)點(diǎn)間的鄰居關(guān)系?；趦?nèi)容的定位算法旨在通過分析內(nèi)容的結(jié)構(gòu)特性來推斷節(jié)點(diǎn)位置。一個(gè)廣泛應(yīng)用的例子是基于局部幾何信息（GeodesicInformationbased,GIO）的算法。該算法利用鄰居節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)和邊權(quán)重（通常為鄰居間通信距離或時(shí)間），通過最小化殘差的方式來擬合節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。假設(shè)節(jié)點(diǎn)k已知其鄰接節(jié)點(diǎn){jα”。節(jié)點(diǎn)k可以構(gòu)造一個(gè)誤差函數(shù)E，表示其基于鄰居坐標(biāo)和已測距離的坐標(biāo)擬合的誤差：[【公式】E_k=Σ_{j∈N_k}w_{kj}^2||(x_k-x_j,y_k-y_j)-(d_{kj}u_j,d_{kj}v_j)||^2其中：w_{kj}是邊(k,j)的權(quán)重（常為距離）。d_{kj}是節(jié)點(diǎn)k與節(jié)點(diǎn)j之間的距離測量值或估計(jì)值。(u_j,v_j)是節(jié)點(diǎn)j的單位方向向量。符號(hào)“||·||”表示歐幾里得范數(shù)。算法的目標(biāo)是尋找使E_k最小的(x_k,y_k)。通常，這可以通過梯度下降法（GradientDescent）、牛頓搜索（Newton-Schooler’sMethod）、準(zhǔn)牛頓法（Quasi-NewtonMethod，如BFGS）等非線性優(yōu)化技術(shù)來解決。這類基于內(nèi)容論的方法被認(rèn)為是隱式測距協(xié)議，因?yàn)槠渥罱K優(yōu)化過程包含了“距離一致”的特性。然而它們避免了顯式的距離測量，而是利用鄰居關(guān)系和局部測量。其優(yōu)點(diǎn)在于理論上能提供比分項(xiàng)法（如DBL）更高的精度，并且對(duì)于不均勻的網(wǎng)絡(luò)部署具有一定的魯棒性。但缺點(diǎn)在于優(yōu)化求解過程可能較為復(fù)雜，計(jì)算量較大，特別是在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中。【表格】1對(duì)比了基于多項(xiàng)式和基于內(nèi)容論的代表性無需測距協(xié)議的特點(diǎn)：?【表】無需測距定位協(xié)議對(duì)比特性基于多項(xiàng)式的協(xié)議(如DBL)基于內(nèi)容論的協(xié)議(如GIO)定位原理利用節(jié)點(diǎn)度和鄰居坐標(biāo)的多項(xiàng)式最小化通過內(nèi)容結(jié)構(gòu)分析和優(yōu)化求解坐標(biāo)主要輸入鄰居節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、節(jié)點(diǎn)深度鄰居節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、鄰居間距離/時(shí)間/方向信息推理基礎(chǔ)高概率假設(shè)（如度數(shù)與距離關(guān)系）局部幾何幾何約束計(jì)算復(fù)雜度較低（通常為線性）較高（非線性優(yōu)化問題）定位精度中低，受距離估計(jì)影響大理論上較高，對(duì)幾何分布敏感主要優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)簡單，對(duì)硬件要求低理論精度潛力高，對(duì)度數(shù)依賴性較低主要缺點(diǎn)精度受限，對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)整度依賴性高計(jì)算開銷大，邊緣效應(yīng)明顯適用場景對(duì)精度要求不高的中小型網(wǎng)絡(luò)大規(guī)?；?qū)纫笙鄬?duì)較高的網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢：盡管無需測距協(xié)議在水下環(huán)境具有顯著優(yōu)勢，但也面臨諸多挑戰(zhàn)：對(duì)鄰居信息的依賴性：協(xié)議的準(zhǔn)確性高度依賴于節(jié)點(diǎn)鄰居信息的獲取準(zhǔn)確性和完整性。幾何布局的局限性：方法的精度往往與網(wǎng)絡(luò)的幾何屬性密切相關(guān)，稀疏或規(guī)則排列的網(wǎng)絡(luò)可能導(dǎo)致性能下降。隱藏終端和暴露終端問題：無線通信中的多徑效應(yīng)和信號(hào)遮擋會(huì)影響節(jié)點(diǎn)間通信信息的可靠性。計(jì)算資源限制：特別是內(nèi)容論方法，在大規(guī)模水下網(wǎng)絡(luò)中可能存在計(jì)算負(fù)擔(dān)過重的問題。異步性處理：水下環(huán)境的動(dòng)態(tài)性（節(jié)點(diǎn)移動(dòng)、拓?fù)渥兓┮笏惴ň哂辛己玫漠惒教幚砟芰?。未來研究傾向于通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來增強(qiáng)協(xié)議的自適應(yīng)性和魯棒性，例如使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測聲速變化或環(huán)境干擾對(duì)定位結(jié)果的影響。同時(shí)設(shè)計(jì)適用于不同水域類型（深海、淺海）和不同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模（從少量節(jié)點(diǎn)到大規(guī)模浮標(biāo)網(wǎng)絡(luò)）的自適應(yīng)無需測距協(xié)議，以及結(jié)合其他定位技術(shù)（如基于測距的輔助定位）來融合信息，提升整體定位性能，是該領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。3.基于距離測量的定位方法在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)中，基于距離測量的定位方法是一種常見且有效的手段。該方法依賴于測量節(jié)點(diǎn)之間的距離信息來確定節(jié)點(diǎn)的位置，主要方法包括聲波測距法、聲波傳播時(shí)延定位法、無線電波定位法等。以下是這些方法的一些詳細(xì)概述和所面臨的挑戰(zhàn)：聲波測距法：聲波在水下的傳播特性使得其成為水下定位的主要手段之一。通過測量聲波從發(fā)射器發(fā)出到接收器接收的時(shí)間，結(jié)合聲速信息，可以計(jì)算出距離。然而聲波在水中傳播受到溫度、鹽度、壓力等多種因素影響，導(dǎo)致聲速變化較大，從而影響測距的準(zhǔn)確性。此外水下環(huán)境復(fù)雜多變，多路徑效應(yīng)和信號(hào)衰減問題也給聲波測距帶來了挑戰(zhàn)。表：聲波測距影響因素及其影響程度影響因素影響程度備注溫度較大聲速隨溫度變化明顯鹽度中等鹽度影響聲波傳播路徑壓力較大水深導(dǎo)致的壓力變化影響聲速其他環(huán)境因素（如生物、化學(xué)等）較小至中等復(fù)雜環(huán)境下影響不可忽略公式：（聲波測距的公式示例）距離D=聲速V×?xí)r間T/2（往返時(shí)間）聲波傳播時(shí)延定位法：通過測量聲波從發(fā)射器到多個(gè)接收器的傳播時(shí)間延遲，結(jié)合三角定位或其他算法，可以確定節(jié)點(diǎn)的位置。這種方法在水下環(huán)境中面臨相似的挑戰(zhàn)，如聲速變化、多路徑效應(yīng)等。此外需要多個(gè)接收器協(xié)同工作，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。挑戰(zhàn)點(diǎn)闡述：水下環(huán)境的多變性和復(fù)雜性給聲波傳播時(shí)延定位法帶來了諸多挑戰(zhàn)。聲速的實(shí)時(shí)測量和校正技術(shù)是一大難題，同時(shí)多路徑效應(yīng)和信號(hào)衰減問題也需要進(jìn)一步研究和解決。此外如何優(yōu)化算法以提高定位精度和效率也是一個(gè)重要的研究方向。無線電波定位法：雖然無線電波在水下的傳播性能較差，但在某些淺水域或特定條件下，無線電波定位法仍然具有一定的應(yīng)用價(jià)值。該方法主要依賴于測量無線電信號(hào)在節(jié)點(diǎn)間的傳播時(shí)間或接收強(qiáng)度來估算距離。然而由于水的吸收和散射作用，無線電波在水下的傳播距離有限，且易受環(huán)境影響導(dǎo)致信號(hào)不穩(wěn)定。因此提高無線電波在水下的傳播效率和提高信號(hào)穩(wěn)定性是該技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)之一。基于距離測量的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法在實(shí)際應(yīng)用中面臨著多種挑戰(zhàn)。未來研究應(yīng)關(guān)注如何提高測距精度、優(yōu)化算法效率、解決復(fù)雜環(huán)境下的信號(hào)問題等方面，以推動(dòng)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的發(fā)展。3.1三邊測量定位原理三邊測量定位技術(shù)是一種基于無線通信網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間距離測量的定位方法。該技術(shù)通過測量節(jié)點(diǎn)間的無線電信號(hào)傳播時(shí)間差（TDOA）或相位差來確定節(jié)點(diǎn)的位置。在水下環(huán)境中，由于水的導(dǎo)電性和對(duì)無線電波的吸收、散射特性，傳統(tǒng)的無線電定位方法可能會(huì)受到較大影響。?基本原理在三邊測量定位中，至少三個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)已知其相鄰節(jié)點(diǎn)的位置。通過測量節(jié)點(diǎn)間的距離，可以利用三角定位法或多邊形定位法來確定某個(gè)節(jié)點(diǎn)的絕對(duì)位置。具體來說，三角定位法通過測量節(jié)點(diǎn)間的距離構(gòu)建一個(gè)三角形，并利用已知的三角形邊長和角度關(guān)系來估算未知節(jié)點(diǎn)的位置；多邊形定位法則通過構(gòu)建一個(gè)多邊形并測量各邊的長度來確定節(jié)點(diǎn)的位置。?公式表示假設(shè)三個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)分別為A、B和C，它們之間的距離分別為dAB、dAC和x?水下環(huán)境的挑戰(zhàn)在水下環(huán)境中，無線電信號(hào)傳播受到水的折射、吸收和散射的影響，導(dǎo)致傳統(tǒng)的三邊測量定位方法精度下降。此外水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署和維護(hù)也面臨諸多挑戰(zhàn)，如節(jié)點(diǎn)的供電問題、通信鏈路的不穩(wěn)定性以及環(huán)境噪聲干擾等。為了提高水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中三邊測量定位技術(shù)的性能，研究人員正在探索新的信號(hào)處理方法和通信協(xié)議，以減少環(huán)境因素對(duì)定位精度的影響。同時(shí)開發(fā)適用于水下環(huán)境的傳感器節(jié)點(diǎn)和通信設(shè)備也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。三邊測量定位技術(shù)在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，但需要克服水下的多種挑戰(zhàn)，以提高其定位精度和可靠性。3.2測距精度影響因素分析水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的測距精度是節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的核心基礎(chǔ)，其性能受到多種物理與環(huán)境因素的綜合影響。本節(jié)將從信號(hào)傳播特性、硬件限制、環(huán)境干擾及算法優(yōu)化四個(gè)維度，系統(tǒng)分析影響測距精度的關(guān)鍵因素。（1）信號(hào)傳播特性水下聲波傳播是測距技術(shù)的主要方式，但其傳播過程易受介質(zhì)特性影響。聲速（c）的時(shí)空變化是首要因素，其計(jì)算公式為：c其中T為水溫（℃）、S為鹽度（ppt）、D為深度（m）。溫度梯度、鹽度分層及壓力變化會(huì)導(dǎo)致聲速剖面（SVP）的非均勻性，引發(fā)聲線彎曲和傳播時(shí)延誤差。此外多徑效應(yīng)（反射、散射）會(huì)使接收信號(hào)包含多個(gè)時(shí)延分量，導(dǎo)致測距偏差增大，尤其在淺?；驈?fù)雜地形環(huán)境中更為顯著。（2）硬件性能限制節(jié)點(diǎn)的硬件參數(shù)直接影響測距的分辨率與穩(wěn)定性?！颈怼靠偨Y(jié)了主要硬件因素及其影響：?【表】硬件參數(shù)對(duì)測距精度的影響硬件組件典型參數(shù)范圍對(duì)測距精度的影響換能器帶寬10–40kHz帶寬越寬，時(shí)間分辨率越高，測距誤差越小采樣率24–192kHz采樣率不足會(huì)引入量化誤差，降低時(shí)延估計(jì)精度時(shí)鐘同步精度10–100ppm同步偏差直接導(dǎo)致距離計(jì)算誤差（Δd=發(fā)射信號(hào)功率100–200dBre1μPa功率不足會(huì)降低信噪比，影響信號(hào)檢測可靠性此外換能器的指向性、溫度漂移及電子噪聲也會(huì)引入隨機(jī)誤差，需通過校準(zhǔn)和濾波技術(shù)補(bǔ)償。（3）環(huán)境動(dòng)態(tài)干擾水下環(huán)境的時(shí)變特性對(duì)測距穩(wěn)定性構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，背景噪聲（如船舶輻射、海洋生物發(fā)聲）會(huì)淹沒微弱信號(hào)，降低信噪比（SNR）。海流引起的節(jié)點(diǎn)相對(duì)位移會(huì)導(dǎo)致幾何構(gòu)型變化，破壞測距模型的靜態(tài)假設(shè)。在渾濁水域，懸浮顆粒對(duì)聲波的散射衰減（遵循比爾-朗伯定律I=I0（4）算法優(yōu)化與誤差抑制盡管物理因素難以完全消除，但算法優(yōu)化可有效提升測距魯棒性。例如，通過自適應(yīng)濾波（如卡爾曼濾波）抑制噪聲干擾；利用到達(dá)時(shí)間差（TDOA）與到達(dá)角度（AOA）融合技術(shù)減少多徑效應(yīng)；引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如支持向量回歸）對(duì)聲速剖面進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正。此外分布式定位算法（如凸優(yōu)化）可通過節(jié)點(diǎn)協(xié)作，部分抵消環(huán)境波動(dòng)帶來的誤差。綜上，測距精度的提升需結(jié)合物理模型改進(jìn)、硬件升級(jí)及算法創(chuàng)新，以應(yīng)對(duì)水下環(huán)境的復(fù)雜挑戰(zhàn)。未來研究需重點(diǎn)關(guān)注動(dòng)態(tài)環(huán)境下的實(shí)時(shí)誤差補(bǔ)償與多源信息融合策略。3.2.1多徑效應(yīng)干擾在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中，多徑效應(yīng)是影響節(jié)點(diǎn)定位精度的主要因素之一。多徑效應(yīng)是指由于聲波在傳播過程中遇到不同的障礙物或反射面，導(dǎo)致聲波路徑的多次反射和折射，從而使得接收到的信號(hào)強(qiáng)度出現(xiàn)波動(dòng)。這種波動(dòng)會(huì)干擾信號(hào)的同步性和一致性，進(jìn)而影響到節(jié)點(diǎn)的定位準(zhǔn)確性。為了應(yīng)對(duì)多徑效應(yīng)帶來的挑戰(zhàn)，研究人員提出了多種方法來減少其對(duì)節(jié)點(diǎn)定位的影響。其中一種方法是采用自適應(yīng)濾波技術(shù)，通過實(shí)時(shí)調(diào)整濾波器的參數(shù)，以適應(yīng)不同環(huán)境下的多徑效應(yīng)變化。另一種方法是利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，來預(yù)測和補(bǔ)償多徑效應(yīng)的影響。此外還可以通過優(yōu)化節(jié)點(diǎn)布局和增加冗余節(jié)點(diǎn)來提高系統(tǒng)的整體魯棒性。為了更直觀地展示多徑效應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)定位精度的影響，我們可以使用以下表格來簡要概述幾種常見的多徑效應(yīng)處理方法及其效果：方法描述效果自適應(yīng)濾波根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度和時(shí)間延遲等信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整濾波器的參數(shù)提高了信號(hào)同步性和一致性機(jī)器學(xué)習(xí)利用深度學(xué)習(xí)等算法，預(yù)測和補(bǔ)償多徑效應(yīng)的影響提高了節(jié)點(diǎn)定位的準(zhǔn)確性節(jié)點(diǎn)布局優(yōu)化通過調(diào)整節(jié)點(diǎn)的位置和間距，減小多徑效應(yīng)的影響提高了系統(tǒng)的整體魯棒性冗余節(jié)點(diǎn)此處省略在關(guān)鍵區(qū)域部署多個(gè)節(jié)點(diǎn)，以增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)能力和可靠性多徑效應(yīng)是水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)不可忽視的問題，它對(duì)節(jié)點(diǎn)定位精度產(chǎn)生了顯著影響。通過采用自適應(yīng)濾波、機(jī)器學(xué)習(xí)、節(jié)點(diǎn)布局優(yōu)化和冗余節(jié)點(diǎn)此處省略等方法，可以有效地減輕多徑效應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)定位的影響，從而提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能和可靠性。3.2.2傳播時(shí)延估計(jì)偏差傳播時(shí)延（Time-Delay,TD）是利用“到達(dá)時(shí)間”（Time-DifferenceofArrival,TDOA）或多邊測量（MultidistanceMeasurement）原理進(jìn)行定位的核心參數(shù)。然而時(shí)延的精確估計(jì)始終伴隨著各種偏差來源，這些偏差會(huì)直接導(dǎo)致定位結(jié)果失真，降低網(wǎng)絡(luò)的幾何精度與定位性能。引起傳播時(shí)延估計(jì)偏差的主要因素包括但不限于以下幾個(gè)：聲速剖面（SoundSpeedProfile,SSP）變化：水體中聲速并非均勻恒定，而是會(huì)受到水溫、鹽度、壓力（深度）等因素的綜合影響，形成聲速剖面。聲速剖面在水平方向或垂直方向上的快速變化或未知性，是造成TDOA測距偏差的最主要原因。當(dāng)聲信號(hào)在介質(zhì)中傳播時(shí)，其實(shí)際傳播路徑上的聲速不同，導(dǎo)致計(jì)算出的幾何距離與實(shí)際不符，從而引入系統(tǒng)性的時(shí)延偏差。量化影響：設(shè)理想聲速為c_ref，實(shí)際聲速為c(x,y,z,t)，則路徑長度絕對(duì)誤差可近似表示為ΔL≈L(c(x,y,z,t)-c_ref)/c_ref。因此時(shí)延誤差Δτ≈ΔL/c_ref≈L/c_ref(c(x,y,z,t)-c_ref)/c_ref。這表明，路徑長度L越長，聲速差異越大，引起的時(shí)延偏差也越顯著。測量噪聲與量化誤差：任何測量設(shè)備都不可避免地存在噪聲（如接收機(jī)的熱噪聲、量化誤差等）。這些噪聲會(huì)疊加在真實(shí)的傳播時(shí)延上，導(dǎo)致估計(jì)時(shí)延產(chǎn)生隨機(jī)偏差，降低定位的精度和可靠性?！颈怼拷o出了某水下聲學(xué)測距儀在不同環(huán)境下的典型噪聲水平示例（注意：僅為示意性數(shù)據(jù)）：?【表】：典型水下聲學(xué)測距噪聲水平(示例)環(huán)境類型測量范圍(m)均方根噪聲(RMS)(μs)低噪聲實(shí)驗(yàn)室10<5開放水域（淺）10015開放水域（深）1000100其中μs表示微秒（microsecond）。此噪聲會(huì)與系統(tǒng)偏差（由聲速剖面引起等）共同影響最終定位結(jié)果。信號(hào)的傳播模型簡化：現(xiàn)實(shí)中，聲波在水下傳播并非完全沿直線，還會(huì)受到海水折射、多徑效應(yīng)等非理想因素的影響。為簡化計(jì)算或降低成本，常采用平面波或直線傳播模型。這種模型假設(shè)忽略了聲速的局部變化以及傳播路徑的彎曲，對(duì)于距離較遠(yuǎn)或聲速剖面復(fù)雜的場景，會(huì)帶來可觀的系統(tǒng)偏差。為了減小傳播時(shí)延估計(jì)的偏差，研究者們提出了多種補(bǔ)償和優(yōu)化方法。例如，采用實(shí)時(shí)、高精度的聲速剖面測量與自適應(yīng)補(bǔ)償算法，使用分布式聲速傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部聲速估算，改進(jìn)測量硬件以降低噪聲，以及開發(fā)更復(fù)雜、更精確的聲速剖面模型和傳播路徑模型等。盡管如此，傳播時(shí)延估計(jì)偏差仍然是UWSN節(jié)點(diǎn)定位應(yīng)用中持續(xù)存在并需要重點(diǎn)關(guān)注的技術(shù)挑戰(zhàn)之一。3.3提高測距精度的技術(shù)為確保水下傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠高效協(xié)同工作，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的精確定位至關(guān)重要。測距精度直接影響著網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)建、數(shù)據(jù)融合分析的可靠性及網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的有效性。然而水下環(huán)境的復(fù)雜性，例如聲速的時(shí)變效應(yīng)、多徑傳播、信號(hào)衰減和噪聲干擾等，給精確測距帶來巨大挑戰(zhàn)。為了克服這些限制，研究者們提出了一系列提升測距精度的技術(shù)方法，主要可歸納為以下幾類：（1）基于聲速補(bǔ)償?shù)募夹g(shù)聲速在水下是影響聲學(xué)測距誤差的主要因素之一，其值受水溫、鹽度和壓力（即TSO模型）的影響顯著，且在空間和時(shí)間上呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化。因此精確估計(jì)和補(bǔ)償聲速是提高測距精度的關(guān)鍵，常用的聲速補(bǔ)償技術(shù)包括：基于聲速剖面(AVS)的補(bǔ)償：通過預(yù)先測量或利用現(xiàn)場聲速剖面儀獲取的水深-聲速關(guān)系數(shù)據(jù)（AVS），建立聲速模型。根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的深度差異，利用該模型對(duì)估計(jì)的傳播時(shí)間進(jìn)行修正。然而AVS數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、分辨率和覆蓋范圍有限，可能導(dǎo)致補(bǔ)償精度下降?；谀Ｐ吐曀倨拭?SMS)的補(bǔ)償：依賴于標(biāo)準(zhǔn)的聲速剖面模型（如斯凱克模型），結(jié)合水溫和鹽度信息估算聲速。此方法在小范圍或特定海域內(nèi)精度尚可，但在環(huán)境條件快速變化或未知水域，誤差可能較大。自適應(yīng)聲速估計(jì)算法：為了應(yīng)對(duì)聲速的快速變化，研究者提出了多種自適應(yīng)估計(jì)算法。這些算法利用節(jié)點(diǎn)間或網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的冗余測量數(shù)據(jù)（如多普勒測距、相位差信息或輔助傳感器測量數(shù)據(jù)），實(shí)時(shí)估計(jì)局部聲速剖面，并進(jìn)行補(bǔ)償。自適應(yīng)方法能夠更好地適應(yīng)動(dòng)態(tài)水下環(huán)境，但計(jì)算復(fù)雜度較高，且對(duì)輔助信息或測量精度有要求。聲速補(bǔ)償模型示例：若節(jié)點(diǎn)A和B的坐標(biāo)分別為(x_A,y_A,z_A)和(x_B,y_B,z_B)，它們之間的幾何距離為d_geo=sqrt((x_B-x_A)^2+(y_B-y_A)^2+(z_B-z_A)^2)。假設(shè)已知的傳播時(shí)間估計(jì)值為t_est，聲速估計(jì)值為c_est，則利用聲速補(bǔ)償修正后的距離估計(jì)值d_comp可表示為：d_comp=c_estt_est若使用聲速剖面S(z)（假設(shè)為水溫、鹽度和壓力的函數(shù)）進(jìn)行補(bǔ)償，則修正后的傳播時(shí)間t_corr可表示為：t_corr=t_estsqrt(S(z_A)/c_est)最終的補(bǔ)償距離d_corr為：d_corr=c_estt_corr=c_estt_estsqrt(S(z_A)/c_est)（2）基于多傳感器融合的技術(shù)單一測距手段往往難以滿足高精度要求，尤其是在惡劣的水下環(huán)境下。多傳感器融合技術(shù)通過集成來自不同傳感器或不同原理測距方法的信息，可以有效地抑制單一傳感器的噪聲和誤差，從而顯著提高整體測距精度。融合層次通常分為：數(shù)據(jù)層融合：直接對(duì)原始的測距數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，例如加權(quán)平均、卡爾曼濾波等。簡單易行，但對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和同步性要求較高。特征層融合：首先從各傳感器提取有效特征（如到達(dá)時(shí)間差、相位差、信號(hào)強(qiáng)度等），然后將這些特征進(jìn)行融合分析，最終得到距離估計(jì)。決策層融合：各傳感器獨(dú)立進(jìn)行測距判斷，并將決策結(jié)果（如置信度、距離值區(qū)間）送入融合中心，通過投票、貝葉斯推理等方法得到最終決策。水下常用的融合策略包括：聲學(xué)測距與多普勒測距融合：利用聲學(xué)測距精度高、多普勒測距速度測量能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。例如，將聲學(xué)TOA（到達(dá)時(shí)間）信息作為初始位置或距離估計(jì)，再利用多普勒速度信息進(jìn)行差分定位或速度輔助的_TRACKING，提高定位的魯棒性和實(shí)時(shí)性。聲學(xué)信號(hào)與光學(xué)/電磁信號(hào)融合：對(duì)于超表層或跨水界面節(jié)點(diǎn)定位，可以融合水下聲學(xué)和水面光學(xué)（如激光測距、可見光像差三角測量）或無線通信信號(hào)（如UWB、RF信號(hào)的TOA/TDOA、RSSI等）的信息。由于聲、光、電磁信號(hào)在水下的衰減特性和傳播機(jī)制差異巨大，這種異構(gòu)融合能利用不同信號(hào)的覆蓋優(yōu)勢和環(huán)境敏感性，實(shí)現(xiàn)更可靠和全面的定位。簽到點(diǎn)/錨點(diǎn)輔助融合：利用已知精確位置的固定或移動(dòng)錨點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，將自己的測距結(jié)果與錨點(diǎn)進(jìn)行幾何關(guān)系約束，通過三角測量、雙曲線定位或多邊測量等傳統(tǒng)幾何定位方法進(jìn)行融合優(yōu)化，修正因測距誤差引入的位置偏差。（3）基于先進(jìn)數(shù)據(jù)處理與智能算法的技術(shù)除了聲速補(bǔ)償和多傳感器融合，先進(jìn)的信號(hào)處理和智能優(yōu)化算法也能有效提升水下測距精度：基于最小二乘法(LS)/最小二乘法粒子濾波(LS-PF)的優(yōu)化：在獲得多個(gè)獨(dú)立的測距約束（例如，來自不同錨點(diǎn)或基于不同原理的距離測量）后，可以構(gòu)建非線性最小二乘方程組Ax=b，通過求解該方程組得到節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)位置估計(jì)x=(A^TA)^(-1)A^Tb。當(dāng)約束數(shù)量多于未知數(shù)個(gè)數(shù)時(shí)，求解A^TAx=A^Tb。最小二乘粒子濾波(LS-PF)則結(jié)合了粒子濾波的非線性系統(tǒng)建模和最小二乘法的數(shù)據(jù)利用優(yōu)勢，能夠更好地處理非線性、非高斯的水下定位問題?；诳柭鼮V波(KF)/無跡卡爾曼濾波(UKF)的狀態(tài)估計(jì)：對(duì)于需要連續(xù)跟蹤移動(dòng)節(jié)點(diǎn)位置的場景，卡爾曼濾波及其變種（如無跡卡爾曼濾波UKF，更適合處理非高斯和非線性模型）能夠利用測距觀測值、節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模型（位置、速度、加速度等）進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。通過利用預(yù)測與實(shí)際觀測之間的Innovations（新息）進(jìn)行權(quán)重調(diào)整和信息融合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的平滑和最優(yōu)估計(jì)?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)(ML/DL)的聲速預(yù)測與異常檢測：機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)）可以學(xué)習(xí)復(fù)雜的聲速時(shí)變模型，根據(jù)有限的輸入數(shù)據(jù)（如深度、時(shí)間、溫度、鹽度、氣壓等）更準(zhǔn)確地預(yù)測局部聲速。此外DL模型還能用于聲學(xué)測距信號(hào)的異常檢測，識(shí)別并剔除因噪聲、多徑干擾或目標(biāo)閃爍等引起的極端或無效測量，從而保護(hù)定位算法不受影響，間接提高整體精度。?表格：提高水下測距精度技術(shù)的對(duì)比技術(shù)類別主要方法/算法示例優(yōu)點(diǎn)局限性聲速補(bǔ)償技術(shù)基于AVS/SMS補(bǔ)償；自適應(yīng)聲速估計(jì)能夠顯著修正聲速影響的主要誤差源；自適應(yīng)方法適應(yīng)性更強(qiáng)AVS/SMS模型精度有限；自適應(yīng)算法計(jì)算復(fù)雜，依賴輔助數(shù)據(jù)源多傳感器融合技術(shù)基于數(shù)據(jù)/特征/決策層的融合；聲學(xué)-多普勒/光學(xué)/電磁融合；簽到點(diǎn)融合提高系統(tǒng)魯棒性、容錯(cuò)性和整體精度；利用不同信號(hào)特性互補(bǔ)算法設(shè)計(jì)復(fù)雜；傳感器成本增加；數(shù)據(jù)同步與標(biāo)定要