基于定向移动的水下传感器网络覆盖算法

覆盖率是衡量无线传感器网络服务质量的重要指标。为提高网络覆盖率,针对水下三维传感器网络模型,提出一种基于定向移动的虚拟力算法。将虚拟力简化为节点只受邻居节点的斥力作用,定义当2个邻居节点的感知圆球相切时,其位置为相对理想位置。节点所受虚拟力大小与节点移动到相对该邻居的理想位置所需移动的距离成正比,而节点移动的距离与节点所受到的虚拟力的合力相关。实验结果表明,该算法能有效地对水下传感器网络的布局进行优化,提高网络覆盖率。     

基于自适应神经网络的AUVs路径跟踪控制

为解决由于随时间变化水动力阻尼引起的参数变化和不确定性的问题,提出了基于径向基函数神经网络的未知评估算法,引入自适应算法以保证神经网络权值的最优评估.基于Lyapunov稳定性理论,设计一种自适应神经网络控制器以保证路径跟踪系统中所有误差状态都趋于稳定.为了验证该控制器的可行性,对系统施加如位置误差、方向误差等虚拟干扰,证明该控制器可将误差消减为零.另一方面,机器人在以恒定的速度行驶时,每个航点被指定一个适合半径的圆弧可以保证其有较高的精度.为了评估路径跟踪控制器的性能,提出直线型和直线加圆弧型路径方案.仿真结果表明,该控制器可以有效地消除机器人非线性和模型不确定性造成的干扰.     

基于类二叉树的圆锥型UWSNs的研究

针对水下无线传感器网络(UWSNs)能量损耗严重,节点分布不均匀无规律等现象,提出以各个水面浮标节点为顶点,构建一种圆锥型UWSNs信息网(传感器节点能根据能量大小而移动),并将其活跃节点与备选节点抽象成类二叉树结构,简化了拓扑控制与路由传递.传感器节点采集信息后,能通过活跃节点沿着类二叉树的右节点传递到浮标节点.通过Matlab实现了算法的性能仿真测试,探讨了同样水深的层数为4,6,8的类二叉树数据包传递率,结果显示:层数越多,传递率越高;将6层类二叉树的圆锥型UWSNs算法和深层路由(DBR)算法进行比较,结果显示,该算法数据包传递率高,能耗低.     

基于人工鱼群优化BPNN的AUV目标识别方法

为了削弱复杂恶劣的环境对水下成像造成的不利影响及满足水下机器人目标识别任务实时性的需求,提出了基于人工鱼群算法(AFSA)优化BP神经网络的水下目标识别算法,通过构造组合不变矩对水下目标进行特征提取,提高了目标的聚类性能.引入具有全局寻优能力的AFSA,其在增加单纯神经网络收敛速度的同时避免算法陷入局部最优,进而建立了完整的基于人工鱼群神经网络的水下目标识别系统.在不同的水下目标中对该系统进行实验,通过比较提取的不同的目标图像,结果表明所建立系统具有较优的聚类性能和较高的识别精度.该方法用于水下目标识别是可行的、有效的.     

一种高效的水下传感器网络MAC协议

水声信道具有窄带宽、高传播延时等特点,为有效减少水声信道冲突,信道预约型MAC协议成为水下传感器网络的首要选择.通过分析信道预约型MAC协议节点在高负载网络条件下的RTS-CTS控制包的交换过程,给出了多个节点对同时取得信道使用权成立条件,设计了一种在一次RTS-CTS握手后,拥有信道使用权的多个节点对依次进行无碰撞数据传输的MAC协议.最后通过仿真实验验证协议的性能,结果表明:该协议具有更高的网络吞吐量和更低的网络时延.     

基于Aqua-Sim的水声传感器网络MAC层协议分析

分析了水声传感器网络中MAC层协议的特点和分类.利用基于NS2的Aqua-Sim水声网络仿真模拟软件仿真了Broadcast MAC协议和R-MAC协议在五个节点的集中式拓扑结构的水声传感器网络中的传输过程,分析比较了两种协议在平均数据包延时、平均能量消耗以及平均吞吐量上的异同.得出在集中式拓扑结构的水声传感器子网中,Broadcast MAC协议更适合于要求较高吞吐量的应用环境,而R-MAC协议更适合于在能量消耗方面有严格要求的应用环境.     

一种水下无线传感器网络节点的三维部署算法

从水环境监测的应用需求出发,提出了水下空间节点三维部署的目标和约束条件.同时,为了解决在三层水下无线传感器网络结构模型下,节点稀疏部署后,网络存在的能耗不均衡问题,提出一种非均匀简单立方格节点部署算法.该算法结合节点水声通信能耗模型,通过增加各层节点数目和调整节点间通信距离来控制节点能耗.从网络的生存时间和网络的能量消耗两方面对算法进行了分析和仿真,结果表明:本算法可以在保证网络覆盖要求的前提下,控制节点部署的密度,均衡节点的能量消耗,延长网络寿命.     

LDPC码在基于FH-FSK的AUV水声通信系统中的应用

水声信道严重的多途干扰和频率选择性衰落,将增加水声FH-FSK系统的平均误码率.此外,由于自主式水下交通工具(AUV)平台的运动特性,接收信号易产生时间选择性衰落,在接收端产生成串的突发错误甚至导致通信的中断.以上两方面因素将降低移动FH-FSK系统的可靠性,针对此问题,将多元低密度奇偶校验(LDPC)码与FH-FSK系统相结合,提出了一种基于多元LDPC码的水声FH-FSK系统.对比了基于二元LDPC码的FH-FSK系统与基于卷积码的FH-FSK系统的抗干扰性能,实验结果表明:前者具有更强的抗干扰能力.对比了基于多元LDPC码的FH-FSK系统与基于二元LDPC码的FH-FSK系统,仿真与实验结果表明:基于多元LDPC码的FH-FSK系统具有更强的抗干扰能力,可以进一步提高FH-FSK系统的可靠性.     

基于PNDSC 的欠驱动AUV编队控制器设计

针对含有模型不确定与未知海洋环境扰动下的欠驱动自主水下航行器(AUV)的编队控制问题, 提出一种基于预估器的神经网络动态面(PNDSC) 控制算法. 将动态面法引入控制器的设计中, 采用神经网络逼近AUV模型中的不确定项与海洋环境的扰动, 并结合预估器设计了神经网络权值的离散迭代更新率. Lyapunov 稳定性分析表明, 闭环系统所有信号是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

三维网络拓扑结构的水声传感器网络MAC协议

水声传感器网络Underwater Acoustic Sensor Network(UWASN)由于其广阔的应用前景,近年来逐渐被人们关注。然而由于水下环境的限制性,水声传感器网络具有其一些独特性。例如,与二维的陆地传感器网络不同,水声传感器网络是三维的。如今,现有的介质访问控制Medium Access Control(MAC)协议大多是针对二维无线传感网络,很少有基于三维水声传感器网络的 MAC 协议。针对水下三维网络,提出了基于三维网络拓扑结构的水声传感器网络 MAC 协议。该协议将网络中的节点生成树结构,并利用子节点与父节点之间的关系,通过动态节点算法实现三维动态的水声传感器网络。此外,详细分析了节点间的碰撞并有效解决各种碰撞,从而大大提高了信道利用率。通过仿真软件对比不同协议在同一网络拓扑中的实验结果,证实文中协议能够有效节约大量能源。