水下无线传感器网络定位技术综述.doc

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1、水下无线传感器网络定位技术综述摘要：随着开发海洋资源热潮的兴起和陆地无线传感器网络研究的迅速发展，水下无线传感器网络的研究已经成为新的研究热点。水下定位技术是水下传感器网络关键性支撑技术。为了对水下定位技术进行深入研究，采用分类总结的方法对目前已有的水下定位技术按类别进行了阐述，比较了它们的优缺点，讨论了这些技术适用的应用场景。最后对水下定位的发展趋势做出了展望。关键词：水下无线传感器网络；水下定位技术；集屮式定位算法;分布式定位算法中图分类号：TN711734文献标识码：A文章编号：10047373X(

2、2013)07?0011?050引言海洋占据了全球大约70%的血积，对海洋资源的开发与利用H益成为现代世界各国的焦点。水下无线传感器网络随之成为研究的热点，并可以在环境监测、灾难预报、资源开发以及军事导航辅助等各个方面得到应用[1?4]0在很多应用中数据需要结合其地理位置信息才具有实际意义并口地理位置信息可以为网络层协议给予支持，因此水下定位技术成为一个亟待解决的重要问题。水下传感器网络定位具有如下特点：水下不能直接使用GPS；水下信道带宽低，通信开销大的协议不适用于水下；节点随水流的移动等。这给水下的节

3、点定位带来了极大的困难与挑战。原有的陆地定位技术不能直接应用于水下定位，需要研究出适用于水下定位特点的新的节点定位技术。本文首先对现有水下定位技术进行了简介和分类，然后分别对各类水下定位技术进行了介绍，最示对各种算法进行了性能的分析与对比。1水下定位技术简介与分类水下无线传感器网络节点分为三类：锚节点、未知节点和参考节点。未知节点负责感知环境数据，锚节点负责定位未知节点，参考节点由锚节点和已经定位的未知节点组成。水下无线传感器网络节点定位的目标就是：通过一些特殊的定位方法利用一些锚节点和参考节点在有限的通

4、信开销内对未知节点进行定位。本文对国内外现有的水下节点定位技术进行了分类、概括与总结。根据节点定位过程在何处完成，把现有的水下定位技术分为两类：分布式定位算法和集中式定位算法。在分布式算法中未知节点收集定位信息分别独自完成对自身的定位，而集中式算法是由一个基站或汇聚节点完成对所有节点的定位。这两类算法又都可以进一步分为两个子类：基于估计的算法和基于预测的算法。基于估计的算法使用当前的信息计算节点的位置，而基于预测的算法利用节点过去和当前的位置信息来推测节点下一个时间点的位置。2分布式水下节点定位算法2.1

5、分布式基于估计的定位机制升潜定位法（DNRL）[5]是一种应用于水下移动网络中的分布式基于估计的定位算法。如图1所示，该算法利用了一种可上浮与下沉的信标。信标可以周期性的上浮与下沉，信标在浮到水面的时候通过GPS得到自身坐标，然后下沉时通过压力传感器获取深度信息并不断的发送自身坐标信息，未知节点被动的接受这些信息并通过单程TOA测距算法计算距离并最终通过三边测量法原理来定位。该算法可以获取较高的定位覆盖面和精度，但是需要较多的信标节点并且采用单程TOA测距需要时间同步。由于DNRL中信标移动速度较慢，这将

6、会导致靠近水底的节点的定位延迟时间较长。针对这种情况，多阶段定位算法（MSL）[6]对DNRL进行了修改与扩展。该算法利用已经定位的节点作为参考节点周期发送坐标信息来扩大定位覆盖度和降低定位延迟，不过会增大通信开销并带来误差累积的现象。水下自主航行器辅助定位法（AAL）[7]利用水下自主航行器（AUV）在水下航行来定位未知节点，该算法应用在静态水环境中。如图2所示，AUV周期的浮出水面获取GPS坐标然后在水下通过船位推算法追踪自身位置并广播唤醒消息，未知节点收到消息后通过双向TOA测距算法获取距离。AUV

7、的移动会导致其位置不停的改变，在未知节点获取多个与不同AUV坐标相对应的距离后，节点即可定位。该算法使用双向TOA测距避免了时间同步，但是通信开销较高并口由于AUV速度缓慢导致定位延迟较大。定向指向标定位法（LDB）[8]同样利用了AUV来定位水下节点，应用于静态水环境屮。如图3所示，该算法与AAL的不同点在于AUV航行在整个网络之上并且其发射信号具有定向的波束宽度。AUV通过上浮到水面获取GPS坐标然后按照预定的轨迹直线航行在整个网络之上并周期发送口身坐标，节点的深度由压力传感器来获取。该算法为一个不需

8、要测距的定位算法，其定位方法如图4所示。节点被动的接受AUV数据，认为第一次和最后一次接收到AUV信号分别为节点进入探测范围和离开探测范围的时间，其坐标为([xAUVll],yAUV),(x[AUVt2],yAUV),假定通信范围为R,则节点坐标可由下式表示出来：[x二xAUVtl+xAUVt2/2y二yAUV+R2-xAUVt2-xAUVt122]本算法通信开销较小，但是精确度依赖于AUV的信号发送频率，在发送周期较长时精确