一种基于测距和神经网络算法的水下定位方法

摘要

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。

主权项

一种基于测距和神经网络算法的水下定位方法，其特征在于，包括如下步骤：A1、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；A2、分离线训练和在线定位两个阶段进行定位；A3、所述离线训练阶段包括以下步骤：A31、测量第n个待定位节点与所有锚节点距离，形成距离向量；A32、将距离向量d_n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；A33、通过算法迭代更新预测模型参数，输出神经网络模型参数；A4、所述在线定位阶段包括以下步骤：A41、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s_n；A42、将距离向量s_n输入离线训练阶段得到的神经网络模型参数；A43、输出待定位节点的位置坐标。