复合AUVs驱动的水声传感网智能拓扑优化与抗毁提升

本文主要探讨了"基于复合AUVs的水声传感网拓扑优化机制"这一主题，针对水下环境中的复杂通信需求，研究者提出了一个旨在增强网络健壮性和自适应性的创新方案。该机制结合了复合自主式水下航行器(AUVs)的优势，这些AUVs能够在深海环境中执行任务并作为传感器节点，构建高效且动态的水声传感网络。 文章首先引入拓扑重构的思想，通过这种思路，设计了一种智能优化策略，旨在提升网络的连通性。连通性是网络性能的关键指标，确保信息能够在节点间有效传递是水声传感网络稳定运行的基础。通过实时监控和调整网络结构，该机制可以适应环境变化和潜在故障，从而提高整个系统的生存能力和效率。 接下来，作者深入分析了水声传感网的拓扑结构特征，揭示了其内在规律，这为优化策略提供了理论依据。具体来说，他们提出了三角淡化关键节点的网络拓扑优化方法。这种方法通过分散关键节点的功能，降低了单个节点故障对网络整体的影响，增强了网络的抗毁性。关键节点的淡化处理不仅提高了网络的冗余性，还使得在网络遭受攻击或某个节点失效时，其他节点能够迅速填补空缺，实现网络的自我修复。 为了验证这一优化机制的效果，研究者进行了仿真实验。实验结果显示，在一定程度上牺牲了约8.5%的覆盖度（即可能减少部分区域的监测能力），但抗毁性能却显著提高，提升了大约50%。这表明，通过优化网络拓扑，可以在保持基本功能的同时，显著增强网络的生存能力和适应性，这对于在海洋环境中的实时监控、搜索和救援等任务具有重要的实际意义。 这篇论文贡献了一种新颖的水声传感网拓扑优化策略，它依赖于复合AUVs的协同工作和拓扑重构技术，有效地提高了网络的连通性和抗毁性，为未来的海洋智能感知系统设计提供了有价值的研究方向。