高斯滤波与拟牛顿法在三维水声传感网定位中的应用

"这篇论文提出了一种基于高斯滤波和拟牛顿法改进的三维水声无线传感网络节点定位算法，旨在解决水下环境中由于干扰导致的定位精度不足问题。该方法利用水下声信号传输损耗模型，通过高斯滤波减少噪声影响，然后在改进的测距模型中估计距离，并结合多边定位方法获取最小二乘解以估计未知节点坐标。最终，通过拟牛顿算法优化求解，得到更精确的定位结果。仿真结果显示，该方法在降低测距误差和提高定位精度方面优于其他传统方法和基于不同滤波器的定位算法。" 在水声通信领域，三维水声无线传感网络被广泛应用，但水下环境中的各种干扰因素，如海洋噪声、多路径效应等，常常导致节点定位精度下降。为了克服这一问题，本论文提出的算法采用了以下关键步骤： 1. **水声传输损耗模型**：水下声信号传输损耗模型是计算节点间距离的基础，它考虑了声波在水中的传播特性，如频率、距离和环境因素。 2. **高斯滤波**：通过对传输损耗值进行采样并应用高斯滤波器，可以有效地去除噪声，提高数据的纯净度，从而提高后续距离估计的准确性。 3. **改进的测距模型**：处理后的数据被用于构建改进的测距模型，该模型能够更准确地估算节点间的距离，减少了由环境干扰引起的误差。 4. **多边定位方法**：结合多边定位原理，通过多个已知节点的距离估计来确定未知节点的位置，通过最小二乘法求解，得到最佳估计的坐标。 5. **拟牛顿法**：将位置方程组的解代入拟牛顿优化算法，逐步逼近最优解，以获得更接近实际值的定位结果，进一步提升定位精度。 在对比实验中，该方法相对于传统方法和基于粒子滤波（PF）、射线滤波（RF）和卡尔曼滤波（KF）的测距方法，表现出更高的测距精度。同时，在与其他高级定位算法如ASTL-GWO（基于蚁群优化的ASTL）、ASTL-SAPSO（基于社会粒子群优化的ASTL）和ASTL-RQ-PSO（基于随机量子行为的粒子群优化的ASTL）的比较中，该算法的定位精度分别提高了49%、31%和9%，显示了其在复杂水下环境中的优越性能。 这项工作为水声无线传感网络的节点定位提供了新的解决方案，通过高斯滤波和拟牛顿法的结合，显著提高了定位的准确性和可靠性，对于水下监测、海洋科学研究以及水下机器人导航等领域具有重要意义。