Sammanfattning av denna webbsida: Lokalisering är en kritisk fråga för undervattensakustiska sensornätverk (UASNs). Befintliga lokaliseringsalgoritmer fokuserar främst på att lokalisera okända noder (location-unaware) genom att mäta sina avstånd till fyranoder (location-aware), medan ignorera ytterligare utmaningar som orsakas av hårda undervattensmiljöer. Särskilt undervattensnoder rör sig ständigt med havsströmmar och mätbuller varierar med avstånd. I det här dokumentet överväger vi en speciell driving-restriktion UASN och föreslår en ny beacon-fri algoritm, kallad MAP-PSO. Den består av två steg: MAP uppskattning och PSO lokalisering. I MAP-uppskattning analyserar vi nodernas rörlighetsmönster, som ger förkunskaper för lokalisering, och karakteriserar avståndsmätningar under antagande av additiva och multiplikativa ljud, som fungerar som sannolikhetsinformation för lokalisering. Därefter sammansmältes förhands- och sannolikhetsinformationen för att härleda den objektiva lokaliseringsfunktionen. I PSO-localization används en svärm av partiklar för att söka den bästa lokaliseringslösningen från lokala och globala vyer samtidigt. Dessutom eliminerar vi tvetydigheten i lokaliseringen med hjälp av en ny referensurvalsmekanism och förbättrar konvergenshastigheten med hjälp av en bunden begränsningsmekanism. I simuleringarna utvärderar vi den föreslagna algoritmens prestanda under olika inställningar och bestämmer de optimala värdena för kvantifierbara parametrar. Resultaten visar att vår algoritm överträffar referensmetoden med hög lokaliseringsnoggrannhet och låg energiförbrukning.
I REF presenterar författarna en ny algoritm som heter MAP-PSO som består av två steg såsom MAP uppskattning och PSO lokalisering.
Localization Based on MAP and PSO for Drifting-Restricted Underwater Acoustic Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}