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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。
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