一种分布式通信节点轻量智能定位增强算法

本发明属于水声定位，更具体地，涉及一种分布式通信节点轻量智能定位增强算法。

背景技术：

1、水下定位网是开发海洋资源、进行水下环境监测、灾难预报、获取军事情报及建立海洋观测网等应用的基础。由于光信号和电信号在水下环境中都存在严重的衰减、穿透性弱的问题，因此目前只有水声信号通信和定位是水下长距离定位的有效手段。但水下声传播存在低带宽、高时延、高误码率等制约，实现水下环境的定位应用，面临极大的挑战。

2、现有的水下定位网络存在的局限性主要在于：中心化的网络结构对锚节点通信能力要求很高，其通信覆盖范围大和锚节点低功耗长期运行的要求是矛盾的，且整个网络对中心节点的依赖性较高；海洋洋流、风、浪等因素导致水声通信节点具有实时动态性，网络整体结构不稳定、节点分布不均匀，给水下定位网络的实时、长期、可靠工作带来巨大困难。

技术实现思路

1、本发明通过提供一种分布式通信节点轻量智能定位增强算法，解决现有技术中水下定位网络对中心节点的依赖性较高，水下定位网络的整体精度和可靠性有待提高的问题。

2、本发明提供一种分布式通信节点轻量智能定位增强算法，包括：

3、在监测海域布放通信节点，所述通信节点包括第一数量的锚节点和第二数量的普通节点；

4、针对每个锚节点，该锚节点获取锚节点的位置信息，将锚节点的位置信息连同当前时间信息构成节点信息，并通过水声信道将节点信息发送出去；

5、针对每个普通节点，该普通节点接收来自邻域范围内的多个锚节点发送的节点信息，并选取其中的第三数量的节点信息作为邻节点信息；对邻节点信息进行识别提取得到定位关联信息，所述定位关联信息包括发送节点信息的锚节点的位置信息、发送节点信息的锚节点与该普通节点的间隔距离信息；

6、普通节点基于得到的多个定位关联信息计算得到该普通节点的位置信息，并使自己提升为锚节点；该锚节点将自身的位置信息连同当前时间信息构成自身节点信息，将自身节点信息连同该锚节点的第三数量的邻节点信息构成节点信息，并通过水声信道将节点信息发送出去。

7、优选的，普通节点选取信号最强的第三数量的节点信息作为邻节点信息。

8、优选的，所述第三数量为3个。

9、优选的，普通节点基于得到的多个定位关联信息，利用多层感知机回归模型计算得到该普通节点的位置信息。

10、优选的，所述多层感知机回归模型包括：输入层、第一隐藏层、第二隐藏层和输出层；所述输入层用于输入多个定位关联信息，所述第一隐藏层用于提取输入特征的自身信息和输入特征之间的相互关联信息，所述第二隐藏层用于进行各通信节点的交叉验证和自身校正，所述输出层用于输出待定位的本地节点的位置信息。

11、优选的，通过训练集和测试集对所述多层感知机回归模型进行训练和测试，所述训练集和所述测试集中的每个样本均包括每个本地节点的多个一级邻节点和二级邻节点的位置、距离关系，以及已知的本地节点的位置；

12、其中，在监测海域直接布放的锚节点作为本地节点的一级邻节点；

13、由普通节点提升为锚节点的锚节点本身作为本地节点的一级邻节点，该锚节点发送的节点信息中包含的第三数量的邻节点信息对应的邻节点作为本地节点的二级邻节点。

14、优选的，在训练所述多层感知机回归模型的过程中，以输出与标签的最小方差作为损失，利用随机梯度下降算法调整参数。

15、优选的，所述输入层的节点数为24，所述一级邻节点的数量为3个，所述二级邻节点的数量为9个；所述第一隐藏层的节点数为64，所述第二隐藏层的节点数为24，所述输出层的节点数为1。

16、优选的，水下目标通过接收和解析通信节点发射的节点信息，得到自身位置信息。

17、优选的，水下目标反射通信节点发送的节点信息；多个通信节点接收所述水下目标反射的回波信号并获取与水下目标距离后，结合自身信息和邻节点信息，解算得到水下目标位置信息。

18、本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

19、本发明中的普通节点接收来自邻域范围内的多个锚节点发送的节点信息，并选取其中的第三数量的节点信息作为邻节点信息，对邻节点信息进行识别提取得到定位关联信息，进而计算得到该普通节点的位置信息，并使自己提升为锚节点，该锚节点将自身的位置信息连同当前时间信息构成自身节点信息，将自身节点信息连同该锚节点的第三数量的邻节点信息构成节点信息，并通过水声信道将节点信息发送出去。本发明在监测海域布放的少数锚节点向水下发送自身信息，普通节点可以利用邻节点信息解算自身位置，使得更多的邻近节点提升为锚节点，增加了锚节点的密度。同时更为密集的锚节点继续传播自身信息，使得更多的普通节点得以提升为锚节点，因此扩大了监测范围和增加了锚节点的密度。本发明能够减少系统的复杂性和对中心节点或计算中心的依赖，提高系统稳健性和可靠性。

技术特征：

1.一种分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，普通节点选取信号最强的第三数量的节点信息作为邻节点信息。

3.根据权利要求1所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，所述第三数量为3个。

4.根据权利要求1所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，普通节点基于得到的多个定位关联信息，利用多层感知机回归模型计算得到该普通节点的位置信息。

5.根据权利要求4所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，所述多层感知机回归模型包括：输入层、第一隐藏层、第二隐藏层和输出层；所述输入层用于输入多个定位关联信息，所述第一隐藏层用于提取输入特征的自身信息和输入特征之间的相互关联信息，所述第二隐藏层用于进行各通信节点的交叉验证和自身校正，所述输出层用于输出待定位的本地节点的位置信息。

6.根据权利要求5所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，通过训练集和测试集对所述多层感知机回归模型进行训练和测试，所述训练集和所述测试集中的每个样本均包括每个本地节点的多个一级邻节点和二级邻节点的位置、距离关系，以及已知的本地节点的位置；

7.根据权利要求6所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，在训练所述多层感知机回归模型的过程中，以输出与标签的最小方差作为损失，利用随机梯度下降算法调整参数。

8.根据权利要求6所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，所述输入层的节点数为24，所述一级邻节点的数量为3个，所述二级邻节点的数量为9个；所述第一隐藏层的节点数为64，所述第二隐藏层的节点数为24，所述输出层的节点数为1。

9.根据权利要求1所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，水下目标通过接收和解析通信节点发射的节点信息，得到自身位置信息。

10.根据权利要求1所述的分布式通信节点轻量智能定位增强算法，其特征在于，水下目标反射通信节点发送的节点信息；多个通信节点接收所述水下目标反射的回波信号并获取与水下目标距离后，结合自身信息和邻节点信息，解算得到水下目标位置信息。

技术总结
本发明属于水声定位技术领域，公开了一种分布式通信节点轻量智能定位增强算法。本发明中的普通节点接收来自邻域范围内的多个锚节点发送的节点信息，并选取其中的第三数量的节点信息作为邻节点信息，对邻节点信息进行识别提取得到定位关联信息，进而计算得到该普通节点的位置信息，并使自己提升为锚节点，该锚节点将自身的位置信息连同当前时间信息构成自身节点信息，将自身节点信息连同该锚节点的第三数量的邻节点信息构成节点信息，并通过水声信道将节点信息发送出去。本发明提供的方法使得通信节点可以利用邻节点信息解算自身位置，能够减少系统的复杂性和对中心节点或计算中心的依赖，提高系统稳健性和可靠性。

技术研发人员：陶维亮
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12