水声传感器网络中多目标实时协作定位的关键技术研究

Localization is a crucial requirement for mobile underwater acoustic sensor networks. Real-time position information is needed for control and navigation of underwater vehicles, in early warning systems and real-time monitoring. However, the real-time collaborative tracking problem can be seen as a complex multi-dimensional spatio-temporal estimation problem, since the network parameters interact among themselves jointly in a very complicated way and are difficult to be optimized. Therefore, a collaborative approach for tracking multiple mobile vehicles based on the framework of factor-graph, is proposed with the characteristics of low complexity and high localization accuracy. Then, this solution is extended to incorporate the considerations of time synchronization to address the problem of joint time synchronization and tracking for mobile underwater systems. Since underwater networks are by nature distributed, it happens to perfectly suit the characteristics of the factor-graph-based schemes. Hence, these schemes are modified to identify key impacts on dynamic factor-graph in the real-time tracking scenarios, to further improve the localization accuracy. This research is expected to significantly improve the efficiency and accuracy of real-time collaborative tracking for underwater acoustic sensor networks, being tremendously valuable for both civil and military applications.

水下移动目标定位是水声传感器网络应用不可或缺的一部分，在早期预警系统、实时监测等水下应用，目标的实时位置信息对于系统控制和决策至关重要。水声传感器网络中多目标实时协作定位问题是一个复杂的多维时空估计问题，需要同时最优化大量相互依赖的参数，难以直接求解。鉴于此，本项目首先针对水下多目标协作定位问题，提出基于因子图构建合适的协作定位模型，实现低复杂度和高精度的协作定位算法。然后将网络时间同步问题转换为对因子图结构的适当修正，利用同一定位信标实现网络时间同步和目标位置的联合估计，进一步提高定位精度和降低网络能耗。最后在此架构基础上改进且实现基于动态因子图的实时协作定位系统，能够分布式地综合处理空间和时间约束关系，以满足实时定位的性能要求。本项目的研究成果能显著提高水声传感器网络的实时协作定位性能，具有重要的民用和军事价值。

水下移动目标定位是水声传感器网络应用不可或缺的一部分，目标的实时位置信息对于系统控制和决策至关重要。水声传感器网络中多目标实时协作定位问题是一个复杂的多维时空估计问题，需要同时最优化大量相互依赖的参数，难以直接求解。因此，本项目首先针对水下多目标协作定位问题，提出基于因子图构建合适的协作定位模型，实现低复杂度和高精度的协作定位算法。算法基于因子图的最大似然定位框架，以锚点发射信标、目标静默接收单向信标传输为主要形态，能够有效地降低网络的能耗；目标节点和参考锚节点在定位过程中无需作静止假设，均可处于移动状态，更符合实际的水声应用环境。然后在多目标协作定位的框架上，优化定位信标发射策略，进一步提高定位精度和降低网络能耗，并提出一种联合时间同步与目标定位跟踪算法。算法将长时间的定位跟踪分解成基于短时长定位周期的联合估计，结合运动补偿和时钟补偿，能够实现有效的目标定位跟踪。最后在此架构基础上构建基于动态因子图的实时协作定位系统，能够分布式地综合处理空间和时间约束关系，以满足实时定位的性能要求。实验结果表明，算法具有良好的定位跟踪性能。本项目的研究成果能显著提高水声传感器网络的实时协作定位性能，具有一定应用价值。