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题名基于改进联合概率数据关联的AUV定位算法
被引量：2
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作者
李鑫滨
马迎港
闫磊
韩松
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机构
燕山大学
东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023年第10期1819-1830,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(62271437,62301136,62373318)
河北省自然科学基金项目(F2020203037,F2022203025)
河北省创新能力提升计划项目(22567619H)。
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文摘
基于水下无线传感器网络的位置估计是解决水下自主机器人定位问题的有效方法,然而由于水下无线传感器网络中的传感器节点一般部署在开放水域中,外来的恶意节点在基于到达时间的网络信道中注入恶意噪声延迟会对定位精度产生不利影响。针对这个问题,本文提出了一种改进联合概率数据关联算法。首先,我们考虑了一种异构的网络架构,包括水面浮标节点、水下信标节点和待定位的AUV目标节点,并获取网络架构中信标节点和AUV之间的距离测量;然后,我们设计了一种基于矩阵相似度的恶意噪声识别机制,识别并丢弃受恶意噪声污染的距离测量,并且对检测为未受到恶意噪声污染的距离测量进行分组,利用最小二乘法完成对AUV的初步定位;接着,为了丰富所得到的样本测量点以提高AUV的定位精度,我们在预测点以及检测出未受到恶意噪声污染的测量点的附近生成一系列服从高斯分布的虚拟测量;最后,对这些测量点进行数据关联处理与更新,完成对AUV目标节点的精确定位。仿真结果表明,所提出的定位方法与其他工作相比,在有恶意噪声攻击的情况下仍能保持较好的定位精度。
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关键词
水下无线传感器网络
auv定位算法
改进联合概率数据关联算法
恶意噪声攻击
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Keywords
underwater wireless sensor networks
localization algorithms
modified joint probabilistic data association
malicious noise attack
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN929.3
[电子电信—通信与信息系统]
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