基于移动节点预测的水声传感器网络定位算法

候倍倍; 谢于晨; 邱岚

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基于移动节点预测的水声传感器网络定位算法

计算与测试 | 更新时间：2026-01-22

- 基于移动节点预测的水声传感器网络定位算法
- A localization algorithm for underwater acoustic sensor networks based on mobile node prediction
- 传感器与微系统 2026年45卷第1期页码：155-160
- 作者机构：
  
  江西科技学院信息工程学院,江西,南昌,330098
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP212
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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候倍倍, 谢于晨, 邱岚. 基于移动节点预测的水声传感器网络定位算法[J]. 传感器与微系统, 2026,45(1):155-160.

HOU Beibei, XIE Yuchen, QIU Lan. A localization algorithm for underwater acoustic sensor networks based on mobile node prediction[J]. 2026, 45(1): 155-160.
候倍倍, 谢于晨, 邱岚. 基于移动节点预测的水声传感器网络定位算法[J]. 传感器与微系统, 2026,45(1):155-160. DOI：

HOU Beibei, XIE Yuchen, QIU Lan. A localization algorithm for underwater acoustic sensor networks based on mobile node prediction[J]. 2026, 45(1): 155-160. DOI：

摘要

针对水声传感器网络(UASN)中节点移动性低、定位精度差等问题，提出了一种基于移动节点预测的UASN定位算法。首先，根据UASN和潮汐特点构建了UASN运动模型；其次，提出了一种基于到达时间(TOA)的测距策略，以降低通信成本和能量消耗，并使用灰狼优化(GWO)算法寻找定位精度较低的二级节点的最优位置。最后，对所提算法进行了仿真分析。仿真结果表明：所提算法不仅有效地降低了网络能耗，而且提高了网络位置覆盖率和节点定位精度。

Abstract

Aiming at the problems of low node mobility and poor localization accuracy in underwater acoustic sensor network(UASN)

a localization algorithm based on mobile node prediction for UASN is proposed.Firstly

a motion model of UASN is constructed based on the characteristics of UASN and tides.Secondly

a ranging strategy based on time of arrival(TOA) is proposed to reduce communication costs and energy consumption

and the grey wolf optimization(GWO) algorithm is used to find the optimal position of secondary nodes with low localization accuracy.Finally

the proposed algorithm is simulated and analyzed.The simulation results show that the proposed algorithm not only effectively reduces network energy consumption

but also improves network location coverage and node localization accuracy.

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