典型文献
优化CNN声速模型修正误差的UWSN定位研究
文献摘要：
相比于陆地无线传感器网络,水下传感器网络需要考虑能耗问题,如何使水下传感器更加节能成为研究的重要课题;同时,海水的温盐深等特性,决定了海水的声速深度剖面是弯曲的、声速是水平分层的,这是造成水下待定位节点与参考节点位置确定不准确的主要原因.针对水下场景中的能耗问题,构建了水下传感器节点协同定位的定位模型;针对声速的不稳定性,提出了一种基于卷积神经网络的水下声速模型,分析并设计了神经网络的网络结构,同时针对网络的缺陷,利用遗传算法对卷积神经网络参数进行模型优化,用以提高声速模型的精确性.利用南海海洋断面科学考察温盐深观测数据集,完成实验仿真对比.结果表明,协同定位模型可有效解决传感器网络的能耗问题,同时修正了海底声速,降低了定位过程中由于声速不稳定与时变性带来的误差影响.该模型进一步提高了水下传感器网络定位系统的精确性与鲁棒性.
文献关键词：
水下传感器网络;协同定位;声速模型;卷积神经网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
崔学荣;刘金峰;李娟;李世宝;刘建航
作者机构：
中国石油大学(华东),山东 青岛 266000
文献出处：
引用格式：
[1]崔学荣;刘金峰;李娟;李世宝;刘建航-.优化CNN声速模型修正误差的UWSN定位研究)[J].导航定位学报,2022(05):46-53
A类：
声速模型
B类：
模型修正,正误,UWSN,定位研究,无线传感器网络,水下传感器网络,能耗问题,水平分层,待定,位置确定,下场,传感器节点,协同定位,定位模型,时针,网络参数,模型优化,高声,精确性,南海海洋,科学考察,观测数据,实验仿真,仿真对比,海底,时变性,误差影响,网络定位,定位系统
AB值：
0.271427
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