CN105974419B - 一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法 - Google Patents

Abstract

一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法，包括以下步骤：部署水下传感器节点，获取节点位置信息；设定节点的激活阈值，并使节点在初始时处于休眠状态；休眠节点周期性判断是否转变为激活状态；处于激活状态的节点发送带有标记的声波对目标进行探测；寻找激活节点中剩余能量最高的节点作为水下数据处理中心，接收另外三组目标信息构成定位方程组求解目标位置；定义区域最优解算法解决实际中大量出现的定位方程组出现相交区域的情况，将获得的最优解作为该时刻由定位方程组所得到的目标位置；激活节点在连续的五个周期内不满足节点的激活条件，将重新回到休眠状态。本发明具有提高传感器网络的数据利用率、定位精度高、能量消耗小等优点。

Description

一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法

技术领域

本发明涉及水声传感器智能控制技术领域，尤其是一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法。

背景技术

目前，水下移动目标的精确定位旨在通过水声传感器协同感知以获取水下目标准确的位置信息，可为水下入侵目标探测防御、海难打捞搜救、物种跟踪探测等应用提供理论依据与技术支撑。然而，水下复杂环境特性，如洋流、漩涡、海沟、礁石、甚至海洋突发情况(掉深)等，以及单个水声传感器节点定位范围的局限性，使得水下移动目标的定位精度普遍不高。

现有技术中，中国专利申请号为201410506360.9，名称为“移动潜器目标定位识别系统”给出了一种方案，该方案通过浮标和移动潜器的相互配合以完成水下移动目标定位。其中，移动潜器通过浮标获取自身位置信息，进而实现对水下移动目标的定位。但上述方法中，浮标的使用降低了整个定位系统的灵活性，并且浮标很容易受到水下及水面生物的干扰。一旦浮标和移动潜器的通信中断，移动潜器的位置信息将很难实时获取，导致水下目标定位精度降低甚至失效。此外，移动潜器的造价极其昂贵，难以规模化部署。

另外，中国专利申请号为201210098315.5，名称为“一种水下目标三维定位方法”的专利文件给出了另一种方案，该方案通过分布式阵列接收水下目标发射的脉冲信号，进而利用球面交汇算法得到水下移动目标的位置信息。可是，上述方法假设球面交汇存在交汇点，而忽视了水下环境中传播延时、生物干扰等因素带来的定位信息不准确影响，从而使得定位方程可能出现多个解或无解情况，导致定位信息不能获取。因此，如何利用水声传感网络，设计面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法，以避免区域出现多个解或无解现象，成为亟待解决的难点。

发明内容

本发明目的在于提供一种定位准确、方法简单、应用广泛的面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法。

为实现上述目的，采用了以下技术方案：本发明所述算法包括以下步骤：

步骤1，在监测水域，随机部署多个具有感知功能的水下传感器节点，每个传感器节点上配置深度探测器；所有水下传感器节点通过水声通信方式自主通信，组成水声传感器网络；设定水下传感器节点在初始时处于休眠状态，水下传感器节点的激活阈值为TD；

步骤2，当水下移动目标进入水下传感器节点的探测区域后，由于水下移动目标自身具有的声源级强度TS在传播过程中存在传播损失TL，且受到水下环境噪声N的影响，当被周期性监测的休眠状态的水下传感器节点感知后，若满足TS-TL-N≥TD,表明水下移动目标能够被该水下传感器节点探测到，此时水下传感器节点由休眠状态转为激活状态；反之，水下传感器节点仍然保持休眠状态；

步骤3，对水下移动目标进行定位；被激活的水下传感器节点发送带有标记的声波信号，记发射时刻为t_s1，当声波信号遇到水下移动目标时会发生反射，经过反射后的信号再次被该水下传感器节点接收的时刻记为t_s2，由回声定位原理即可得到该水下传感器节点到水下移动目标的距离d_i；

步骤4，其他被激活的传感器节点同样执行步骤3，且选定一个剩余能量最高的水下传感器节点作为数据处理中心，其他水下传感器节点将获取的水下移动目标信息发送给作为数据处理中心的水下传感器节点；根据三角测量法，三维空间的目标定位需要四组不同的数据，通过解方程组获得目标位置(x_i,y_i,z_i,d_i)；

步骤5，由于水下环境中传播延时、生物干扰因素带来的定位信息不准确影响，使得目标位置信息(x_i,y_i,z_i,d_i)不可避免的存在定位误差，进而使得利用三角测量法求解方程组时，出现相交区域、唯一解、多解三种情况；其中，唯一解和多解的情况忽略不计；对于出现相交区域的情况，通过把相交区域内各点带入一个衡量定位方程组定位精度高低的代价函数中进行计算，函数值越小说明对应点与实际水下移动目标位置的近似程度越高，将函数最小值所对应的点看做最优解，作为此时刻定位方程组得到的水下移动目标的位置信息；在每一时刻水下传感器节点都能够获得水下移动目标的位置信息；为了满足数据采集的需要，水下传感器节点将获得的水下移动目标位置信息发送给水面控制中心；

步骤6，若被激活的水下传感器节点在连续的五个周期内不满足TS-TL-N≥TD，水下传感器节点重新回到休眠状态；反之，水下传感器节点继续工作；当水下移动目标再次进入监测水域时，重复步骤2。

进一步的，在步骤1中，为获取水下传感器节点的位置信息，使用3个移动潜器作为联系全球定位系统GPS和水下传感器节点的中间量；首先全球定位系统GPS对水面移动潜器进行定位，之后移动潜器垂直下沉到水下，利用到达时间差理论来获取水下传感器节点x轴和y轴坐标信息，从而使水下传感器节点拥有自身的位置信息(x_i,y_i,z_i)。

进一步的，在步骤1中，激活阈值TD定义为：

TD＝TS-TL_m-N

上式中，TS为水下移动目标的声源级强度，根据待测目标的需要设定在一个区域；N是水下环境噪声，满足10logN(f)＝50+7.5ω^1/2+20logf-40log(f+0.4)，其中f为噪声频率，ω为水表风速；以水下传感器半径作为传输距离而产生的传播损失TL_m表示成如下形式TL_m＝20logr+αr·10^-3，其中r为水下传感器的感应半径，α为水下环境中声波的衰减系数。

进一步的，在步骤3中，水下传感器节点i与探测目标之间的距离d_i表示为：

d_i＝(t_s2-t_s1)ν_w/2

式中，ν_w为水下声速，取ν_w≈1500m/sec。

进一步的，在步骤4中，若激活水下传感器节点i的剩余能量最高，水下传感器节点j、k、l将自身的信息发送给水下传感器节点i，利用如下所示的方程组来求解目标位置

式中(x,y,z)为水下移动目标的位置坐标；激活水下传感器节点i、j、k、l的坐标信息分别为(x_i,y_i,z_i)、(x_j,y_j,z_j)、(x_k,y_k,z_k)、(x_l,y_l,z_l)，并且对应的水下传感器节点到目标的距离分别为d_i，d_j，d_k，d_l。

进一步的，在步骤5中，衡量定位方程组定位精度高低的代价函数定义为：

式中，Δ作为衡量指标，它的大小代表了定位方程组定位精度的高低；(x,y,z)为4个球面方程的相交区域内的点；H＝{i,j,k,l}是定位方程中使用的激活水下传感器节点的集合；(x_m,y_m,z_m)代表了所使用的激活水下传感器节点的坐标；d_m为激活水下传感器节点所探测到的自身到水下移动目标之间的距离；通过对相交区域内的点进行逐一检验，分别获得对应Δ，Δ越小说明此时定位方程组的精度越高，该点越接近于激活水下传感器节点获得的移动目标信息所描述的实际目标位置。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1、使用移动潜器和传感器网络协同监测，以获取水下移动节点位置信息，通过选定一个剩余能量最高的节点作为数据处理中心，从而减小了由于数据传输到水面而产生的通信能耗，延长了传感器网络的工作寿命。

2、针对目标定位方程解的问题设计了区域最优解算法，提高了整个移动目标定位过程的数据利用率，提高了定位精度。

3、水下传感器节点的引入，提高了整个移动目标定位系统的灵活性，并且在复杂环境中的适应性更强。

附图说明

图1是本发明方法的流程图。

图2是本发明方法中表示方程组存在唯一解时可能出现的效果图。

图3是本发明方法中表示方程组有多个解的效果图。

图4是本发明方法中表示方程组无解的两种表述的效果图。

其中，图2-a中A点和2-b中的B点代表定位方程组的唯一解。

图3-a中整个球面都为定位方程组的解，而3-b中C点和D点代表了定位方程组的解。

图4-a中能获得4个球的相交区域E，4-b中的区域F和G为3个球的公共区域。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明方法做进一步说明：

如图1所示，本发明所述算法包括以下步骤：

步骤1，在监测水域，随机部署多个具有感知功能的水下传感器节点，每个传感器节点上配置深度探测器，以保证能够获得水下传感器节点的垂直坐标。所有水下传感器节点通过水声通信方式自主通信，组成水声传感器网络；为获取水下传感器节点的位置信息，使用3个移动潜器作为联系全球定位系统GPS和水下传感器节点的中间量；首先全球定位系统GPS对水面移动潜器进行定位，之后移动潜器垂直下沉到水下，利用到达时间差TDOA理论来获取水下传感器节点x轴和y轴坐标信息，从而使水下传感器节点拥有自身的位置信息(x_i,y_i,z_i)。设定水下传感器节点在初始时处于休眠状态，水下传感器节点的激活阈值为TD；

处于休眠状态的传感器节点的激活阈值TD按如下方法进行设定：

TD＝TS-TL_m-N

上式中，TS为水下移动目标的声源级强度，根据待测目标的需要设定在一个区域；N是水下环境噪声，满足10logN(f)＝50+7.5ω^1/2+20logf-40log(f+0.4)，其中f为噪声频率，ω为水表风速；以水下传感器半径作为传输距离而产生的传播损失TL_m表示成如下形式TL_m＝20logr+αr·10^-3，其中r为水下传感器的感应半径，α为水下环境中声波的衰减系数。

步骤2，当水下移动目标进入水下传感器节点的探测区域后，由于水下移动目标自身具有的声源级强度TS在传播过程中存在传播损失TL，且受到水下环境噪声N的影响，当被周期性监测的休眠状态的水下传感器节点感知后，若满足TS-TL-N≥TD,表明水下移动目标能够被该水下传感器节点探测到，此时水下传感器节点由休眠状态转为激活状态；反之，水下传感器节点仍然保持休眠状态；

步骤3，对水下移动目标进行定位；被激活的水下传感器节点发送带有标记的声波信号，记发射时刻为t_s1，当声波信号遇到水下移动目标时会发生反射，经过反射后的信号再次被该水下传感器节点接收的时刻记为t_s2，由回声定位原理即可得到该水下传感器节点到水下移动目标的距离d_i；

水下传感器节点i与探测目标之间的距离d_i表示为：

d_i＝(t_s2-t_s1)ν_w/2

式中，ν_w为水下声速，取ν_w≈1500m/sec。

步骤4，其他被激活的传感器节点同样执行步骤3，为了避免由数据上传至水面控制中心而带来的通信损耗，选定一个剩余能量最高的水下传感器节点作为数据处理中心，其他水下传感器节点将获取的水下移动目标信息发送给作为数据处理中心的水下传感器节点；假设激活节点i的剩余能量最高，其他激活节点j，k，l将自身的信息发送给节点i，进而根据三角测量法，三维空间的目标定位需要四组不同的数据信息，利用如下所示的方程组来求解目标位置：

式中(x,y,z)为水下移动目标的位置坐标；激活水下传感器节点i、j、k、l的坐标信息分别为(x_i,y_i,z_i)、(x_j,y_j,z_j)、(x_k,y_k,z_k)、(x_l,y_l,z_l)，并且对应的水下传感器节点到目标的距离分别为d_i，d_j，d_k，d_l。

步骤5，考虑到上述过程中的(x_i,y_i,z_i,d_i)，由于水下环境中传播延时、生物干扰因素带来的定位信息不准确影响，使得其不可避免的存在定位误差，进而使得利用三角测量法求解方程组时，出现唯一解，多个解，以及相交区域无解三种情况如图2，图3，图4所示。唯一解即可认为是可接受的目标位置，但由于噪声影响使得实际中类似图2的情况出现的几率很低；多个解的出现直接能够说明四个球面方程(x-x_i)²+(y-y_i)²+(z-z_i)²＝d_i ²存在类似图3所示的重合，而在实际中这种情况也很少出现；在实际中大量出现的是类似图4-a中的区域E和图4-b中的区域F和G的相交区域。若仅仅认为唯一解和多个解是定位方程的解而忽视实际中大量出现的相交区域的情况，那么在整个移动目标的定位过程中，很多时刻目标的位置信息将得不到。基于此，本发明定义了区域最优解来解决出现的相交区域的情况，通过把相交区域内各点带入一个衡量定位方程组定位精度高低的代价函数中进行计算，函数值越小说明对应点与实际水下移动目标位置的近似程度越高，将函数最小值所对应的点看做最优解，作为此时刻定位方程组得到的水下移动目标的位置信息；在每一时刻水下传感器节点都能够获得水下移动目标的位置信息；为了满足数据采集的需要，水下传感器节点将获得的水下移动目标位置信息发送给水面控制中心；

代价函数定义为：

其中，Δ作为衡量指标，它的大小反映了定位方程组定位精度的高低，(x,y,z)为四个球面方程的相交区域内的点，H＝{i,j,k,l}是定位方程中使用的激活节点的集合，(x_m,y_m,z_m)代表了所使用的激活节点的坐标，d_m是激活传感器节点所探测到的自身与水下移动目标的距离。通过对相交区域内的点进行逐一检验，分别获得对应的Δ，Δ越小说明此时定位方程组的精度越高，该点越接近于由激活传感器节点获得的移动目标信息所描述的目标真实位置。对于相交区域，主要考虑的是如图4-a和图4-b所示的至少3个球相交的情况，此时使用区域最优解算法得到的结果相对准确；而对于2个球相交的情况，由于使用的激活传感器的数据少，采用区域最优解得到的结果的准确性有所下降。区域最优解的实质是利用所得到的数据信息，在既定区域内找到能够最大程度上满足所得数据要求的最优解。

通过在定位方程求解过程中使用区域最优解算法，提高了数据利用率，同时也保证了每一时刻节点都能够得到目标的定位信息。经过区域最优解算法处理之后，为了满足数据采集的需要，激活传感器节点将其得到的信息发送给水面控制中心。

步骤6，若被激活的水下传感器节点在连续五个周期内不满足TS-TL-N≥TD，水下传感器节点重新回到休眠状态；反之，水下传感器节点继续工作；当水下移动目标再次进入监测水域时，重复步骤2。

实施例一：在激活传感器节点获得目标信息后可建立定位方程组，若方程组可获得唯一解或多个解时，通过相关条件限制可以求得目标位置。当出现相交区域时，采用区域最优解算法，首先求出相交区域的范围，记为将内的点依次带入下式：

通过比较区域内各点对应求得的Δ值，Δ_min对应的可认为是满足定位方程组要求的最优目标位置。

通过上述设定可以看出，区域最优解的实质是利用激活传感器节点所得到的目标信息，在既定的限制条件下找到能够最大程度的满足数据描述的结果。区域最优解的使用，使定位系统在每一时刻都能够得到目标的定位信息，提高了整个定位系统的数据利用率，定位精度随之提高。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (6)

1.一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法，其特征在于，所述算法包括以下步骤：

步骤1，在监测水域，随机部署多个具有感知功能的水下传感器节点，每个传感器节点上配置深度探测器；所有水下传感器节点通过水声通信方式自主通信，组成水声传感器网络；设定水下传感器节点在初始时处于休眠状态，水下传感器节点的激活阈值为TD；

步骤2，当水下移动目标进入水下传感器节点的探测区域后，由于水下移动目标自身具有的声源级强度TS在传播过程中存在传播损失TL，且受到水下环境噪声N的影响，当被周期性监测的休眠状态的水下传感器节点感知后，若满足TS-TL-N≥TD,表明水下移动目标能够被该水下传感器节点探测到，此时水下传感器节点由休眠状态转为激活状态；反之，水下传感器节点仍然保持休眠状态；

步骤3，对水下移动目标进行定位；被激活的水下传感器节点发送带有标记的声波信号，记发射时刻为t_s1，当声波信号遇到水下移动目标时会发生反射，经过反射后的信号再次被该水下传感器节点接收的时刻记为t_s2，由回声定位原理即可得到该水下传感器节点到水下移动目标的距离d_i；

步骤4，其他被激活的传感器节点同样执行步骤3，且选定一个剩余能量最高的水下传感器节点作为数据处理中心，其他水下传感器节点将获取的水下移动目标信息发送给作为数据处理中心的水下传感器节点；根据三角测量法，三维空间的目标定位需要四组不同的数据，通过解方程组获得目标位置(x_i,y_i,z_i,d_i)；

步骤5，由于水下环境中传播延时、生物干扰因素带来的定位信息不准确影响，使得目标位置信息(x_i,y_i,z_i,d_i)不可避免的存在定位误差，进而使得利用三角测量法求解方程组时，出现相交区域、唯一解、多解三种情况；其中，唯一解和多解的情况忽略不计；对于出现相交区域的情况，通过把相交区域内各点带入一个衡量定位方程组定位精度高低的代价函数中进行计算，函数值越小说明对应点与实际水下移动目标位置的近似程度越高，将函数最小值所对应的点看做最优解，作为此时刻定位方程组得到的水下移动目标的位置信息；在每一时刻水下传感器节点都能够获得水下移动目标的位置信息；为了满足数据采集的需要，水下传感器节点将获得的水下移动目标位置信息发送给水面控制中心；

步骤6，若被激活的水下传感器节点在连续的五个周期内不满足TS-TL-N≥TD，水下传感器节点重新回到休眠状态；反之，水下传感器节点继续工作；当水下移动目标再次进入监测水域时，重复步骤2。

2.根据权利要求1所述的一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法，其特征在于：在步骤1中，为获取水下传感器节点的位置信息，使用3个移动潜器作为联系全球定位系统GPS和水下传感器节点的中间量；首先全球定位系统GPS对水面移动潜器进行定位，之后移动潜器垂直下沉到水下，利用到达时间差理论来获取水下传感器节点x轴和y轴坐标信息，从而使水下传感器节点拥有自身的位置信息(x_i,y_i,z_i)。

3.根据权利要求1所述的一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法，其特征在于，在步骤1中，激活阈值TD定义为：

TD＝TS-TL_m-N

上式中，TS为水下移动目标的声源级强度，根据待测目标的需要设定在一个区域；N是水下环境噪声，满足10logN(f)＝50+7.5ω^1/2+20logf-40log(f+0.4)，其中f为噪声频率，ω为水表风速；以水下传感器半径作为传输距离而产生的传播损失TL_m表示成如下形式TL_m＝20logr+αr·10^-3，其中r为水下传感器的感应半径，α为水下环境中声波的衰减系数。

4.根据权利要求1所述的一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法，其特征在于：在步骤3中，水下传感器节点i与探测目标之间的距离d_i表示为：

d_i＝(t_s2-t_s1)ν_w/2

式中，ν_w为水下声速，取ν_w≈1500m/sec。

5.根据权利要求1所述的一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法，其特征在于：在步骤4中，若激活水下传感器节点i的剩余能量最高，水下传感器节点j、k、l将自身的信息发送给水下传感器节点i，利用如下所示的方程组来求解目标位置

式中(x,y,z)为水下移动目标的位置坐标；激活水下传感器节点i、j、k、l的坐标信息分别为(x_i,y_i,z_i)、(x_j,y_j,z_j)、(x_k,y_k,z_k)、(x_l,y_l,z_l)，并且对应的水下传感器节点到目标的距离分别为d_i，d_j，d_k，d_l。

6.根据权利要求1所述的一种面向水下移动目标精确定位的区域最优解算法，其特征在于，在步骤5中，衡量定位方程组定位精度高低的代价函数定义为：

式中，Δ作为衡量指标，它的大小代表了定位方程组定位精度的高低；(x,y,z)为4个球面方程的相交区域内的点；H＝{i,j,k,l}是定位方程中使用的激活水下传感器节点的集合；(x_m,y_m,z_m)代表了所使用的激活水下传感器节点的坐标；d_m为激活水下传感器节点所探测到的自身到水下移动目标之间的距离；通过对相交区域内的点进行逐一检验，分别获得对应Δ，Δ越小说明此时定位方程组的精度越高，该点越接近于激活水下传感器节点获得的移动目标信息所描述的实际目标位置。