基于长短期记忆网络修正测距的水下定位算法

摘要

人类对海洋资源的探测与开发的主要方式是通过水下传感器网络来实现的,而水下传感器节点收集的数据在丢失精确的定位信息时便失去了其主要的价值。因为现在许多已经被广泛使用的水下定位算法仍然难以实现精确的测距,所以导致其定位精度偏低、不理想。本文提出一种基于长短期记忆网络修正测距的水下定位算法,该算法使用一种循环神经网络的变体模型长短期记忆网络来改进基于信号到达时间差测距算法,通过处理海洋环境的历史信息、测距值等数据进行训练,能够高效准确地预测当前的测距修正值,从而获得优化测距误差的效果。通过上述两者的有效结合进一步改进多边定位算法,实现对水下未知节点的精准定位。最后通过仿真实验和算法对比验证本文所提的算法确实具有较高的定位精度和可行性。