无人潜航器辅助的水下多普勒定位方法研究

Due to the severe attenuation of electromagnetic waves in underwater environments, Underwater Wireless Sensor Network (UWSNs) use acoustic waves for information transmission and positioning. However, the inherent characteristics of underwater acoustic channels make it almost impossible to use the traditional terrestrial wireless sensor network localization technologies in UWSNs. This project exploits the characteristics of underwater acoustic signals and the high performance of autonomous underwater vehicle (AUV) to study the underwater Doppler positioning algorithm. The research will be conducted from three aspects: a fast Doppler estimation method based on Fourier transform, which improves accuracy and reduces computational complexity of the existing Doppler estimation algorithms; designing a fast positioning algorithm based on the geometric precision factor, to reduce the high complexity of the existing underwater localization methods; the global trajectory design of AUV with semi-Markov decision theory based on layered reinforcement learning to improve the coverage of positioning system and reduce network energy consumption.. To provide technical support for an increasingly wide range of underwater applications, the project aims to explore low-complexity, high-precision, low-energy underwater Doppler positioning methods, both theoretically and practically.

水下传感器网络由于电磁波在水下严重衰落而采用声波作为定位的载体，但水声信道固有特点使传统陆上的无线传感器网络定位技术无法直接应用于水下传感器网络。本项目结合水声信号的特点，利用水下潜航器的高性能，研究潜航器辅助的水下多普勒定位方法。主要包括：提出快速的基于自相关目标函数的多普勒估计算法，解决现有多普勒估计算法精度不足和运算量过大的问题；设计基于几何精度因子的低复杂度定位算法，解决现有水下定位方法复杂度高的问题；提出基于分层强化学习并结合半马尔可夫决策理论的潜航器全局轨迹设计方案，提高定位系统节点覆盖范围，降低网络能耗。. 本项目以期在设计低复杂度、高精度、低能耗的水下多普勒定位方法的理论上有所创新，从而为越来越广泛的水下应用提供技术支持。

水下传感器网络的广泛应用对网络定位技术提出了更高的要求，无人潜航器辅助定位成为解决水下移动节点定位问题的有效途径。因此，研究高精度、低复杂度、大覆盖范围、低能耗的网络定位方法是一项重要而迫切的任务。本项目围绕无人潜航器辅助的水下多普勒定位关键技术展开研究，为越来越广泛的水下应用提供技术支持。本项目的主要研究内容为：.（1）针对UWSN中移动节点定位精度低的问题，提出了基于多普勒频移和信号到达角AOA的水下移动节点混合定位方法，研究了AUV辅助TDoA定位技术，设计了三维水下定位系统，在测量误差较小的条件下，对于移动节点的位置估计精度可达到克拉美罗下界，定位时间、定位精度均优于传统的TDoA定位方法，定位能耗和定位时间也实现了平衡。. （2）针对水下传感器网络能耗高、传输率低等问题，提出了融合定位机制的水下传感器网络路由方法，利用AUV辅助解决了路由空洞问题，路由技术保障了网络延迟和能耗分别降低20%和38%，融合定位机制形成了一套高效完整的水下路由解决方案。.（3）针对水下定位系统覆盖范围低的问题，提出了基于自适应遗传算法的AUV全局路径规划方法，研究了基于碰撞检测模型和人工势场法的AUV局部避障策略，自适应遗传算法能够在三维水下环境中生成高效、高质量的全局路径，新的避障策略可以使AUV有效地避开各种障碍物，降低网络能耗，提高定位精度。. 本项目在研究过程中发表SCI论文7篇，EI论文3篇，授权发明专利6项，授权实用新型专利1项，软件著作权6项，获天津市科技进步二等奖1项。项目研究团队按照既定研究方案和技术路线开展相关研究工作，完成了项目计划书规定的研究目标评价。项目成果可有效支撑水下潜航作战、海底战区侦查、敌舰打击、探测水雷等军用领域，也可以应用在海洋环境监测、海洋数据收集等民用领域，核心技术可以推广到物联网的全范围，为后续水下移动传感器网络的关键技术应用奠定了坚实基础。