基于多载波测距的异步水声传感器网络节点机会式定位研究

Underwater acoustic sensor networks (UASNs) are fundamental infrastructures for "transparent oceans". Localization provides important services for UASNs. Variant acoustic channels and complicated underwater environments impose great challenges on localization. The system structure, the ranging scheme, and the localization algorithm are vital aspects for localization of USANs. This project proposes to investigate opportunistic localization based on multi-carrier ranging for asynchronous USANs. It tries to address the problems introduced by the doubly selective underwater channels, the tight coupling between synchronization and localization, and uncertainties about the sound propagation speed and anchor positions. Three main topics will be explored: 1) the analysis of the success rate for the opportunistic localization, and the optimization of system parameters based on the success rate; 2) the multi-carrier ranging methods for doubly selective underwater acoustic channels; 3) the joint synchronization and localization algorithms for asynchronous networks taking uncertainties of sound propagation speed and anchor positions into account. The proposing project aims to achieve breakthroughs in multi-carrier ranging and opportunistic localization for asynchronous USANs. It will provide theories and tool boxes for localization of USANs.

动态水声传感器网络是实现透明海洋的基础构架。网络节点定位为水声网络提供重要服务。时空频变的水声信道和复杂动态的水下环境使得网络节点定位成为挑战课题。其中定位系统架构是基础，测距方案设计是关键，与之匹配的定位算法是核心。本项目针对水声多径信道的时频双选择性、水声同步定位紧密耦合、声速和锚节点位置不确定等特点，从系统架构、信号处理和信息融合的角度，探索基于多载波测距的异步水声传感器网络节点机会式定位。主要开展三方面研究：1）量化分析节点机会式定位的成功率，并以此为评价指标优化系统关键参数；2）提出基于多载波信号的时延测距新方法，应对水声信道的时变多径；3）设计异步水声网络节点联合定位算法，联合解决同步和定位问题，并考虑声速和锚节点位置的不确定性。本项目的开展有望在多载波测距和异步网络节点机会式定位方面取得突破，为实现具有应用价值的水声传感器网络节点定位技术提供理论基础和关键技术。

随着海洋科技和装备的发展，水声传感器网络已发展为动静结合的复杂网络系统。水声传感网络节点定位是其广泛部署的必要保障，而基于网络的目标定位跟踪是其典型应用示范。本项目围绕水声多载波信号处理、异步水声网络节点定位和目标跟踪、以及机会式水声定位系统开展了三方面研究，取得如下创新成果：.1..本项目探索新型多载波信号——正交啾分复用(orthogonal chirp division multiplexing, OCDM)信号，及其特殊正交基Zadoff-Chu(ZC)信号用于水声环境的信号检测和估计。针对水下严重的多普勒效应和冲击噪声，提出了基于循环平稳特性的ZC序列检测器和多普勒因子的频域估计方法。设计了基于广义最大似然检测的水声多载波信号检测框架，可以兼容多种多载波信号如正交频分复用和OCDM信号，为应对水下环境的变化，提供了灵活性。.2..针对水下声线弯曲、节点时钟异步、锚节点位置不确定等多种水下实际存在的不利因素，设计基于最大期望的目标定位算法，提升定位精度。对于水下特有的无锚环境，巧妙利用多AUV间的协作，以及AUV的惯导和水声装备，提出了基于因子图的多AUV协作定位的粒子滤波算法。另一方面，利用多AUV协同对非合作目标进行跟踪，同时将洋流信息作为辅助提升定位追踪的效果。.3..本项目设计了基于移动锚节点的机会式水声定位系统，为节点定位成功率建立了数学模型，揭示定位成功率与系统关键参数之间的联系。为该系统的传感器节点设计了相应的低复杂度定位算法。. 项目总体研究成果包括：SCI收录论文8篇，EI收录论文9篇，授权发明专利3项。指导学生获得2018年上海“临港杯”水下智能机器人大赛最佳创新奖。指导与本项目相关博士生2名，硕士生8名。