自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法

高婧潔， 王 威， 申曉紅

(1. 長(zhǎng)安大學(xué) 信息工程學(xué)院，西安 710064； 2. 西北工業(yè)大學(xué) 航海學(xué)院，西安 710072)

隨著水下自主航行器(AUV)研究的進(jìn)展，由AUV協(xié)調(diào)運(yùn)作組成的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)(MUANs)逐漸成為研究的熱點(diǎn).相較于傳統(tǒng)的水聲網(wǎng)絡(luò)，移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)具有更廣的探測(cè)范圍和更高的智能性以及更強(qiáng)的機(jī)動(dòng)性，被廣泛地應(yīng)用于各種水下工程、海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)、水下數(shù)據(jù)采集及海洋軍事等領(lǐng)域，受到越來(lái)越多國(guó)家與學(xué)者的關(guān)注[1-3].

移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)采集、處理及分析時(shí)，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的位置信息是不可或缺的先驗(yàn)信息之一，因此針對(duì)移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位技術(shù)的研究成為了網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ).目前常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)自定位算法分為基于測(cè)距的定位算法與基于非測(cè)距的定位算法.其中基于非測(cè)距的定位算法無(wú)需測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離信息，僅依據(jù)網(wǎng)絡(luò)間的通信連通度即可實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的位置估計(jì)，因此該類(lèi)算法計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)小、硬件成本低，但網(wǎng)絡(luò)的定位精度也較低，僅能應(yīng)用于對(duì)精度要求不高的定位環(huán)境中[4].基于測(cè)距的定位算法主要利用到達(dá)時(shí)間(TOA)、到達(dá)時(shí)間差(TDOA)和到達(dá)角度(DOA)等觀測(cè)信息進(jìn)行節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)[5].基于二階時(shí)間差(STDOA)定位算法可用于解決信號(hào)周期以及時(shí)間同步未知情況下的水聲定位問(wèn)題[6-7].基于測(cè)距的定位算法精度較高，但對(duì)于移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膶?shí)時(shí)變化對(duì)定位精度的影響較大，因此需要開(kāi)展變化拓?fù)湎碌木W(wǎng)絡(luò)定位算法研究.針對(duì)移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)的自定位算法主要包括考慮運(yùn)動(dòng)模式的自定位算法(MASL)和基于最大后驗(yàn)概率的定位算法(MAP)等，該類(lèi)算法需要預(yù)知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓闰?yàn)信息.利用慣導(dǎo)系統(tǒng)(INS)也可直接估計(jì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)位置，但該方法存在較大的誤差累積.目前常使用基于濾波的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法，該類(lèi)算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)模型與觀測(cè)模型實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)位置的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)更新[8-10].然而濾波算法為了提高定位精度需要引入大量的觀測(cè)信息，使得算法的通信開(kāi)銷(xiāo)較大；若降低定位通信開(kāi)銷(xiāo)則直接影響了網(wǎng)絡(luò)的定位精度，因此存在網(wǎng)絡(luò)定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)間的矛盾.

本文針對(duì)移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)之間的矛盾，提出了一種自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法.該算法可根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)與觀測(cè)采樣之間的殘差，自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)定位周期，實(shí)現(xiàn)非均勻周期下的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)定位，保證定位精度的同時(shí)降低了通信開(kāi)銷(xiāo)，平衡了通信開(kāi)銷(xiāo)與定位精度之間的矛盾，更適用于精度要求高且通信帶寬有限的水下網(wǎng)絡(luò)環(huán)境.

1 移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位系統(tǒng)模型

移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位系統(tǒng)通常采用協(xié)同定位方式實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)的拓?fù)湮恢冒l(fā)現(xiàn).網(wǎng)絡(luò)自定位系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)類(lèi)型主要由兩部分組成：錨節(jié)點(diǎn)與待定位的普通節(jié)點(diǎn).

(1) 錨節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)已知，且具有更強(qiáng)的通信能力與更廣的傳輸范圍.錨節(jié)點(diǎn)可通過(guò)與預(yù)先布置在海底或海面的信標(biāo)通信，或通過(guò)浮出水面與全球定位系統(tǒng)(GPS)直接通信來(lái)獲取其自身的位置信息，從而輔助待定位的普通節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)位置估計(jì).

(2) 待定位的普通節(jié)點(diǎn)位置信息未知，需要通過(guò)與錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交互，從而實(shí)現(xiàn)其位置信息的預(yù)測(cè)與更新.

根據(jù)上述分析，移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1 移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位系統(tǒng)模型Fig.1 Self-localization system model for MUANs

2 自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法

為了解決移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)通信開(kāi)銷(xiāo)和定位精度之間的矛盾，提出一種自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法，實(shí)現(xiàn)定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)之間的平衡.

2.1 移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的初始位置估計(jì)

假設(shè)普通節(jié)點(diǎn)j在初始時(shí)刻與M個(gè)錨節(jié)點(diǎn)間的距離分別為dj1,dj2, …,djM，則采用最小二乘法可得節(jié)點(diǎn)j的初始位置估計(jì)，即

(1)

式中：

2.2 自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位預(yù)測(cè)算法

(2)

(3)

(4)

采用距離觀測(cè)模型，則k時(shí)刻下普通節(jié)點(diǎn)j與錨節(jié)點(diǎn)之間的觀測(cè)距離可表示為

(5)

(6)

由于系統(tǒng)觀測(cè)的非線性特征，本文基于擴(kuò)展卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置預(yù)測(cè)與更新.

狀態(tài)預(yù)測(cè)：

(7)

狀態(tài)更新：

(8)

(9)

(10)

1≤i≤M,M+1≤j≤M+N

q與α應(yīng)根據(jù)不同系統(tǒng)關(guān)于定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)的要求進(jìn)行相應(yīng)設(shè)置.為了保證周期因子僅在系統(tǒng)殘差較大時(shí)變化率較大，參數(shù)q與α的選擇需要滿足α?q，以達(dá)到系統(tǒng)要求.

假設(shè)系統(tǒng)定位周期的基本單位為t0，則依據(jù)式(10)，將所得的動(dòng)態(tài)周期因子函數(shù)與定位周期相關(guān)聯(lián)，得到自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期選擇機(jī)制：

(11)

式中：[·]表示取整.

綜上，本文所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期選擇機(jī)制為

(1) 設(shè)置基本周期單元t0以及周期因子參數(shù)q與α.

2.2.2基于非均勻周期的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)定位 根據(jù)所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期選擇機(jī)制，可以得到網(wǎng)內(nèi)任意普通節(jié)點(diǎn)j在n次觀測(cè)采樣下的非均勻周期變量：

(12)

根據(jù)該非均勻周期變量Tj，利用式(7)～(8)，實(shí)現(xiàn)非均勻周期下的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)定位，進(jìn)而得到自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位結(jié)果.

本文提出的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法可根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)與觀測(cè)采樣之間的殘差，自適應(yīng)的更新觀測(cè)周期，在動(dòng)態(tài)非均勻觀測(cè)周期下實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)高精度定位，平衡了定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)間的矛盾.圖2表示了所提移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法的流程圖.

圖2 移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法的流程圖Fig.2 Flow diagram of proposed self-localization algorithm for MUANs

3 仿真性能分析

在一定水域內(nèi)隨機(jī)布放M=10個(gè)錨節(jié)點(diǎn)和N=20個(gè)普通節(jié)點(diǎn)，組成三維的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)，其中錨節(jié)點(diǎn)位置已知.仿真網(wǎng)絡(luò)的初始拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示.

圖3 網(wǎng)絡(luò)初始分布的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.3 Initial topology of MUANs

3.1 周期因子函數(shù)的參數(shù)選擇

討論與分析當(dāng)系統(tǒng)選擇不同參數(shù)α和q時(shí)，定位系統(tǒng)殘差(ε)與周期因子(ω)之間的關(guān)系，并據(jù)此為周期因子函數(shù)選擇合適的參數(shù)α和q來(lái)保證定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)間的平衡.

(1) 固定參數(shù)α，比較不同q值對(duì)周期因子ω的影響.

若參數(shù)α分別固定為α=106和α=105保持不變，參數(shù)q分別為10、15、20和25時(shí)，定位系統(tǒng)殘差ε與周期因子ω之間的關(guān)系如圖4所示.由圖4可得，若參數(shù)α保持不變，增大參數(shù)q可以顯著提高相同定位系統(tǒng)殘差下的周期因子值，而周期因子的大小將直接影響定位周期的擴(kuò)展倍數(shù)，并改變非均勻周期的跨度.因此在相同參數(shù)α下，可以通過(guò)選擇不同的參數(shù)q來(lái)獲得相同定位殘差下不同跨度的非均勻周期變量.若參數(shù)q較大，則非均勻周期變量的周期跨度會(huì)增大，大跨度的非均勻周期可有效減小定位所需的通信開(kāi)銷(xiāo)，但同時(shí)也會(huì)使得定位精度存在一定程度的降低；若參數(shù)q較小，則非均勻周期變量的跨度也相應(yīng)減小，小跨度的非均勻周期可以提高定位精度，但同時(shí)引入了大量的通信開(kāi)銷(xiāo).因此可以通過(guò)改變非均勻周期變量的擴(kuò)展跨度，平衡非均勻周期對(duì)定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)的影響.

圖4 參數(shù)α不變，選取不同q值下的動(dòng)態(tài)周期因子函數(shù)變化曲線Fig.4 Changing curves of proposed dynamic function for periodic factor at a fixed α and different q values

(2) 固定參數(shù)q，比較不同α值對(duì)周期因子ω的影響.

若q值固定為15，而α分別取α=104, 105, 106時(shí)，定位系統(tǒng)殘差ε與周期因子ω之間的關(guān)系如圖5所示.由圖5可得，若保持q值不變，隨著參數(shù)α的增加，周期因子的最大值基本不變，但周期因子函數(shù)會(huì)發(fā)生不同程度的展寬；并且參數(shù)α越大，周期因子函數(shù)最大斜率所對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)殘差也越大.因此在相同參數(shù)q下，可以通過(guò)選擇參數(shù)α來(lái)改變不同殘差下定位系統(tǒng)的周期因子變化率.若α值較大，則系統(tǒng)在較大殘差時(shí)的周期因子變化率更大，使得定位通信開(kāi)銷(xiāo)有所減小，但同時(shí)也降低了定位精度；若α值較小，則系統(tǒng)在較小殘差時(shí)的周期因子變化率更大，使得定位精度有所提高，但也增大了定位通信開(kāi)銷(xiāo).因此需要選擇適當(dāng)?shù)摩林祦?lái)調(diào)節(jié)周期因子在不同系統(tǒng)殘差下的變化幅度，從而平衡非均勻周期對(duì)定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)的影響.

圖5 參數(shù)q=15不變，選取不同α值下的動(dòng)態(tài)周期因子函數(shù)變化曲線Fig.5 Changing curves of proposed dynamic function for periodic factor at q=15 and different α values

根據(jù)上述分析可知，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)定位系統(tǒng)的需求對(duì)α和q值進(jìn)行綜合考慮，選擇合適的α和q值，獲得適當(dāng)?shù)膭?dòng)態(tài)周期因子擴(kuò)展跨度與變化率，保證網(wǎng)絡(luò)定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)間的平衡.在本文中，分別選取為α=106，q=15.

3.2 定位精度分析

網(wǎng)內(nèi)任一普通節(jié)點(diǎn)在一定時(shí)間間隔內(nèi)的移動(dòng)軌跡與其實(shí)時(shí)定位結(jié)果如圖6所示.

圖6 網(wǎng)內(nèi)任一普通節(jié)點(diǎn)在一定時(shí)間間隔內(nèi)的移動(dòng)軌跡與定位估計(jì)結(jié)果Fig.6 Trajectory and estimation results of one mobile node in the network within a certain time

各采樣點(diǎn)處的動(dòng)態(tài)周期因子變化結(jié)果如圖7所示.根據(jù)各采樣點(diǎn)(SP)處的動(dòng)態(tài)周期因子ω，可以獲得移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的非均勻定位周期變量.

圖7 各采樣點(diǎn)處的動(dòng)態(tài)周期因子變化Fig.7 Variation of dynamic periodic factor at each sampling point

以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在k時(shí)刻的定位狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差來(lái)表示系統(tǒng)定位精度的統(tǒng)計(jì)分析，其中節(jié)點(diǎn)j在k時(shí)刻的定位狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差為

(13)

由式(13)及式(7)～(8)可知，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在k時(shí)刻的定位狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差不僅與上一時(shí)刻估計(jì)誤差有關(guān)，還與定位周期的選擇、觀測(cè)噪聲和過(guò)程噪聲的分布有關(guān).在噪聲分布一定的情況下，由于所提算法可根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)更新定位周期，因此可在有限的通信開(kāi)銷(xiāo)下保證一定的定位精度.

將本文提出的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位預(yù)測(cè)算法與現(xiàn)有的濾波定位算法相比較.由于現(xiàn)有濾波定位算法均是基于固定采樣周期進(jìn)行的，即周期因子在定位過(guò)程中保持不變，因此分別選擇固定的周期因子ω=1和ω=5進(jìn)行濾波定位.網(wǎng)絡(luò)分布仍由10個(gè)錨節(jié)點(diǎn)與20個(gè)普通節(jié)點(diǎn)組成，1 000 次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖8～10所示.

當(dāng)測(cè)距誤差方差為3，不同采樣點(diǎn)下各方法的位置估計(jì)偏差(ζ)比較如圖8所示.由圖8可得，本文提出算法的定位誤差與最小周期ω=1時(shí)的濾波定位算法誤差相差不大，且明顯小于ω=5時(shí)的濾波定位算法.

圖8 不同采樣點(diǎn)下的位置估計(jì)偏差比較Fig.8 Comparison of position estimates at different sampling points

若網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保持不變，而測(cè)距誤差方差由1增加至10，則不同測(cè)距誤差方差(σ2)下的位置估計(jì)偏差比較如圖9所示.

圖9 不同測(cè)距誤差方差下的位置估計(jì)偏差比較Fig.9 Comparison of position estimates at different range error variances

由圖9可得，隨著測(cè)距誤差的增加，現(xiàn)有濾波定位算法的位置估計(jì)誤差也隨之增加.但本文提出的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期定位算法在測(cè)距誤差方差較小時(shí)，隨著測(cè)距誤差的增加，位置估計(jì)誤差有一定程度下降.這是由于當(dāng)測(cè)距誤差方差較小時(shí)，定位周期選擇的跨度會(huì)較大；而周期選擇的跨度越大，相應(yīng)周期下的誤差累積越大.因此當(dāng)測(cè)距誤差較小時(shí)，周期選擇的變化對(duì)定位精度的影響更大，從而導(dǎo)致位置估計(jì)誤差曲線有一定程度的下降.但總體比較，本文提出算法誤差略大于最小周期ω=1時(shí)的濾波定位算法，但遠(yuǎn)小于ω=5時(shí)的濾波定位算法.

若保持網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)不變，改變網(wǎng)絡(luò)中的錨節(jié)點(diǎn)密度，分析錨節(jié)點(diǎn)密度對(duì)網(wǎng)絡(luò)定位精度的影響.錨節(jié)點(diǎn)密度定義為

(14)

仿真實(shí)驗(yàn)假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)總數(shù)為30，錨節(jié)點(diǎn)密度由20%增加至60%，則錨節(jié)點(diǎn)密度與位置估計(jì)誤差間的關(guān)系如圖10所示.由圖10可得，隨著錨節(jié)點(diǎn)密度的增加，定位系統(tǒng)內(nèi)可使用的有效觀測(cè)越多，因此基于上述各算法的網(wǎng)絡(luò)位置估計(jì)誤差均有顯著的降低.但相同條件下，本文提出算法誤差仍然略大于最小周期ω=1時(shí)的濾波定位算法，且遠(yuǎn)小于ω=5時(shí)的濾波定位算法.

圖10 不同錨節(jié)點(diǎn)密度下的位置估計(jì)偏差比較Fig.10 Comparison of position estimates at different anchor node densities

通過(guò)圖8～10的仿真比較可得，在定位精度方面，本文提出的算法接近最小周期ω=1時(shí)的濾波定位算法，且遠(yuǎn)小于ω=5時(shí)的濾波定位算法，滿足一定的網(wǎng)絡(luò)定位精度要求.

3.3 通信開(kāi)銷(xiāo)分析

針對(duì)所提出的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法進(jìn)行通信開(kāi)銷(xiāo)分析.通信開(kāi)銷(xiāo)根據(jù)定位算法流程和定位過(guò)程中的消息報(bào)文數(shù)據(jù)大小來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析.因此首先根據(jù)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)定位的消息報(bào)文格式如圖11～13所示.

圖11中，發(fā)送端ID為消息發(fā)送節(jié)點(diǎn)的ID (容量為lb(M+N)，M+N為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)總數(shù))；消息類(lèi)型分為定位消息報(bào)文與周期消息報(bào)文(1 bit)，兩種不同類(lèi)型消息對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)報(bào)文格式分別如下.

圖11 定位消息報(bào)文格式Fig.11 Message format for localization procedure

(1) 定位消息報(bào)文.圖12中：時(shí)間戳表示發(fā)送消息的時(shí)刻(28 bit)；位置表示消息發(fā)送節(jié)點(diǎn)的位置信息(30 bit).

圖12 定位消息報(bào)文Fig.12 Message for localization

(2) 周期消息報(bào)文.圖13中：接收端ID為消息接收節(jié)點(diǎn)的ID(容量為lbM)；周期表示動(dòng)態(tài)周期變量的周期因子ω(容量為lbω).

圖13 周期消息報(bào)文Fig.13 Message for localization period

所提定位系統(tǒng)按照設(shè)計(jì)的消息報(bào)文格式和定位流程發(fā)送定位所需數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間的通信交互，并基于此完成網(wǎng)絡(luò)的定位過(guò)程，獲得通信開(kāi)銷(xiāo)統(tǒng)計(jì)量(C).將該通信開(kāi)銷(xiāo)與固定采樣周期下濾波定位算法的通信開(kāi)銷(xiāo)相比較，結(jié)果如圖14所示.

圖14 通信開(kāi)銷(xiāo)比較Fig.14 Comparison of communication traffic

由圖14可知，所提算法在通信開(kāi)銷(xiāo)方面明顯小于最小周期ω=1時(shí)的濾波定位算法，且與ω=5時(shí)的濾波定位算法接近，充分體現(xiàn)了該算法在保證定位精度的同時(shí)其通信開(kāi)銷(xiāo)方面的優(yōu)勢(shì).

3.4 綜合性能比較

由于移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)需要在保證定位精度的同時(shí)降低通信開(kāi)銷(xiāo)，以平衡通信開(kāi)銷(xiāo)與定位精度之間的矛盾.所以將定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)兩大性能參數(shù)進(jìn)行綜合比較，反映不同算法的綜合性能.

將綜合定位性能δ表示為歸一化位置估計(jì)誤差與歸一化通信開(kāi)銷(xiāo)之和，以統(tǒng)一不同性能指標(biāo)間的差異，即

(15)

式中：ζl和cl分別表示第l種算法的位置估計(jì)誤差和通信開(kāi)銷(xiāo)；maxE和maxC分別表示所有算法聯(lián)合組成的位置估計(jì)誤差向量和通信開(kāi)銷(xiāo)向量的最大值.

綜合定位性能的比較結(jié)果如圖15所示，圖中η表示性能指數(shù)，ζnor和cnor分別表示各算法的歸一化位置估計(jì)誤差與歸一化通信開(kāi)銷(xiāo)性能結(jié)果.由圖15可得，與前文分析一致，由于所提算法采用自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)周期進(jìn)行預(yù)測(cè)定位，可在滿足較高定位精度的同時(shí)適當(dāng)減小定位信息交互頻率，降低通信開(kāi)銷(xiāo)，有效平衡了網(wǎng)絡(luò)自定位所需通信開(kāi)銷(xiāo)與網(wǎng)絡(luò)自定位精度之間的矛盾，具有更優(yōu)的綜合定位性能評(píng)價(jià)，更適用于通信開(kāi)銷(xiāo)有限且精度要求高的水聲網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中.

圖15 定位性能綜合比較Fig.15 Comprehensive comparison of positioning performance

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位中通信開(kāi)銷(xiāo)和定位精度之間的矛盾，提出一種自適應(yīng)動(dòng)態(tài)周期下的移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)自定位算法.該算法首先根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)與觀測(cè)采樣之間的殘差變化，設(shè)計(jì)自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)周期選擇機(jī)制，獲得非均勻的定位周期變量.在此基礎(chǔ)上，提出基于非均勻定位周期的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)了非均勻觀測(cè)下的節(jié)點(diǎn)位置實(shí)時(shí)跟蹤，達(dá)到了定位精度與通信開(kāi)銷(xiāo)間的平衡.通過(guò)性能仿真實(shí)驗(yàn)可得，所提算法既保證了移動(dòng)水聲網(wǎng)絡(luò)的定位估計(jì)精度，又減小了冗余通信開(kāi)銷(xiāo)，實(shí)現(xiàn)了有限通信開(kāi)銷(xiāo)下的高精度網(wǎng)絡(luò)定位，更適用于精度要求高且通信帶寬有限的水下環(huán)境中.