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公开(公告)号：CN106093849B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201610389518.8
申请日：2016-06-03
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于测距和神经网络算法的水下定位方法，包括如下步骤：在定位水域内布置K个锚节点和N个待定位节点，测量每个待定位节点与K个锚节点之间的距离；分离线训练和在线定位两个阶段进行定位；所述离线训练阶段包括以下步骤：测量第n个待定位节点与所有锚节点距离，形成距离向量，将距离向量输入三层神经网络：神经网络输入层、神经网络隐藏层和神经网络输出层；通过算法迭代更新预测模型参数，输出神经网络模型参数；所述在线定位阶段包括以下步骤：测量第n个待定位节点与所有锚节点当前距离，形成距离向量；将距离向量输入离线训练阶段得到的神经网络模型参数；输出待定位节点的位置坐标，减小测距误差。
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公开(公告)号：CN106028414B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201610452267.3
申请日：2016-06-21
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种反向水下定位方法和系统，方法包括如下步骤：A1.在定位区域内部署锚点和普通节点；A2.普通节点经触发变为源节点；A3.源节点向锚点广播信息；A4.锚点接收源节点信息，更新信息并转发至信宿汇点；A5.信宿汇点计算每一锚点对应的所有路径的距离及权值；A6.信宿汇点采用所有锚点的所有路径进行求解，定位源节点。该方法将权值与基于测距的定位算法进行结合，有效减小多径效应产生的距离测量误差，提高定位精度，极好地改善定位性能。
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公开(公告)号：CN106093849A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610389518.8
申请日：2016-06-03
Applicant: 清华大学深圳研究生院
CPC classification number: G01S5/00 , G06N3/02 , G06N3/084 , H04W64/006
Abstract: 本发明公开了一种基于测距和神经网络算法的水下定位方法，包括如下步骤：在定位水域内布置K个锚节点和N个待定位节点，测量每个待定位节点与K个锚节点之间的距离；分离线训练和在线定位两个阶段进行定位；所述离线训练阶段包括以下步骤：测量第n个待定位节点与所有锚节点距离，形成距离向量，将距离向量输入三层神经网络：神经网络输入层、神经网络隐藏层和神经网络输出层；通过算法迭代更新预测模型参数，输出神经网络模型参数；所述在线定位阶段包括以下步骤：测量第n个待定位节点与所有锚节点当前距离，形成距离向量；将距离向量输入离线训练阶段得到的神经网络模型参数；输出待定位节点的位置坐标，减小测距误差。
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公开(公告)号：CN106028414A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610452267.3
申请日：2016-06-21
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种反向水下定位方法和系统，方法包括如下步骤：A1.在定位区域内部署锚点和普通节点；A2.普通节点经触发变为源节点；A3.源节点向锚点广播信息；A4.锚点接收源节点信息，更新信息并转发至信宿汇点；A5.信宿汇点计算每一锚点对应的所有路径的距离及权值；A6.信宿汇点采用所有锚点的所有路径进行求解，定位源节点。该方法将权值与基于测距的定位算法进行结合，有效减小多径效应产生的距离测量误差，提高定位精度，极好地改善定位性能。
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