第４２卷第２期 ２０１５年２月 计算机科学 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｖｏ１．４２ Ｎｏ．２ Ｆｅｂ ２Ｏ１５ 面向海洋监测的水声传感器网络节点定位算法 陈秋丽 何明 王琰 陈希亮 王立辉 （理工大学指挥信息系统学院 南京２１０００７） （理工大学通信工程学院 南京２１０００７） （第６ｌ研究所 北京７１０００４）。 （东南大学仪器科学与工程学院 南京２１００９６） 摘要为解决面向海洋监测应用的大规模水声传感器网络的节点定位问题，首先，采用整数线性规划理论，提出了 多目标约束的水面网关优化部署策略；其次，针对水声传感器网络不同节点的特点，设计不同的定位方案，提出了有预 测性的水声传感器网络节点部署算法。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性，结果表明，该算法能明显提升节点 的定位范围，降低通信能耗，减小定位误差，为水声传感器网络的海洋大规模部署提供相应技术指导。 关键词水声传感器网络，水面网关部署，节点部署，移动预测 ＴＰ３９３ 文献标识码Ａ ＤＯＩ １０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—１３７Ｘ．２０１５．２．００６ 中图法分类号Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｔｏ Ｍａｒｉｎｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ＣＨＥＮ Ｑｉｕ－ｌｉ ＨＥ Ｍｉｎｇ ＷＡＮＧ Ｙａｎ２，０ ＣＨＥＮ Ｘｉ－ｌｉａｎｇ ＷＡＮＧ Ｌｂｈｕｉ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｍａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ，ＰＬＡ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００７・Ｃｈｉｎａ） （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＰＬＡ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００７，Ｃｈｉｎａ） （Ｔｈｅ ６１ｔｈ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ ＰＬＡ，Ｂｅｉｊｉｎｇ ７１０００４，Ｃｈｉｎａ）０ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｉｉｎｇ ２１００９６，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｎｏｄｅｓ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＵＡＳＮｓ）ｆｏｒ ｍａｒｉｎｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｅｒ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｇａｔｅｗａｙ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｕｌｔｉ—ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ＵＡＳＮｓ ｎｏｄｅｓ ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ ＷＳＳ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｌａｙｅｒｅｄ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｉｔｈ ｐｒｅｄｉｃｔａｂｉｌｉｔｙ ｃａｎ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｎｏｄｅｓ ｐｏｓｉｔｉｏ— ｎｉｎｇ ｒａｎｇｅ，ｄｅｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｅｒｒｏｒ，ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｏｃｅａｎ ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ ｏｆ ＵＡＳＮｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＵＡＳＮｓ，Ｓｕｒｆａｃｅ－ｌｅｖｅｌ ｇａｔｅｗａｙｓ ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ，Ｎｏｄｅｓ ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ，Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ １ 引言 在海洋权益逐渐被世界各国所重视的同时，引发了一股 发展海洋经济、开展水下资源探测的热潮。而水声传感器网 络（ＵＡＳＮｓ）已经成为水下监控和勘探中各类应用程序运行 到的数据传输到水面网关节点（也称为ＵＡＳＮｓ的一个汇聚 节点），再由网关节点将数据传输到控制站。不同于单一汇聚 节点的网络，在多个汇聚节点的水声传感器网络中水下传感 器节点可以向离其最近的水面网关发送数据包从而实现通 信。然而，拥有多个水面网关和多个位置持续变化的水下节 点在大规模水声传感器网络的环境下如何合理地定位部署成 了亟待解决的问题。许多为固定传感器网络设计的定位规划 运用到水下时，需要定期更新位置结果，相应地增加了通信开 销。而为小规模水下声学网络设计的分布式定位规划，却由 于收敛速度缓慢和通信开销巨大，使得大规模水声传感器网 络不能采用。 的基础，凭借其在科学、商业和军事等诸多方面的应用越来越 被人们所关注Ｌ１］。与遥感相比，ＵＡＳＮｓ可以提供本地化、精 确化的数据采集［２］。然而，ＵＡＳＮｓ也面临诸多挑战。由于电 磁波在水中会被快速吸收，不能将其运用于水声传感器网络， 因此水声传感器网络采用声波进行通信。相对于电磁波传播 速度，水下声速低了５个数量级，大大了水声通信效率， 同时，压力、温度和盐度等多种水下因素的变化也对水下网络 的传播性能造成一定影响。 在文献Ｅ４３中，Ｓｅａｈ和Ｔａｎ研究了使用多汇聚节点架构 来提高水声传感器网络的可靠性，虽然提及到采用多个水面 网关节点进行架构，但没有正式研究其水面网关部署：既没有 因而，人们想到了通过部署多个水面网关来有效减轻声 学通信传播延迟的问题Ｉ３］。在传感器网络中，每个传感器节 点可以监视和检测环境中的本地事件，然后通过网络将监测 到稿日期：２０１４—０３—１８返修日期：２０１４—０７—１７ 方向为水声传感器网络、物联网；王分析使用多个水面网关对网络能源消耗或延迟造成的影响， 也没有在已构建的多汇聚节点架构部署中提供指导方针。文 本文受国家自然科学基金项目（６１２０３１９２），江苏省自然科学基金项目（ＢＫ２０１２３２６）资助。 明（１９７８一），男，博士后，副教授，主要研究 陈秋￣（１９９０－－），女，硕士生，主要研究方向为水声传感器网络，Ｅ－ｍａｉｌ：ｒｅｖｉｅｗ＿ｐａｐｅｒ＠１２６．ｃｏｒｎ；何向为建模与仿真；王立辉（１９７９一），男，博士，副研究员，主要研究方向为电力系统自动化。 琰（１９８３一），女，博士生，工程师，主要研究方向为无线通信；陈希亮（１９８５一），男，硕士，讲师，主要研究方 ・ ２９ ・ 献［５］采用启发式的算法，有效地解决了水面网关部署的优化 问题，但没有探讨针对水下多种部署情况的适应性能。文献 Ｅ６］采用自顶向下的方法探究了大型移动水声无线传感器网 络设计的挑战，详细分析了水声移动传感器网络每一层的架 构，但其对水下节点构建自组织网络的方法阐述太少。 本文首先针对网络的整体性能，研究讨论了水面网关节 点数量及位置对ＵＡＳＮｓ性能的影响问题。重点在于优化水 面网关的部署成本，通过寻找最低数量的水面网关节点的部 署位置，达到一个给定的设计目标，以解决通信延迟、能源消 费、系统误差等一个或多个问题；随后提出一种名为ＬＯＭＰＩ （Ｌａｙｅｒｅｄ Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅ） 的定位方案，在ＬＯＭＰＩ 中，定位过程分为３个部分：水面网 关节点定位、锚定节点定位和普通节点定位。每一个节点根 据其过去已知位置信息预测未来的移动模式，从而估计其未 来的位置。仿真结果显示：在保持相对高的定位覆盖范围和 定位精度的同时，Ｉ．ＯＭＰＩ 能够极大地减少通信能耗。 本文第２节对水面网关部署的优化问题进行了讨论；第 ３节重点描述ＬＯＭＰＩ 的定位细节；第４节，仿真验证了 Ｉ．ＯＭＰＩ 的广泛适用性，并与相关成熟定位算法进行对比；最 后进行了总结与展望。 ２水面网关部署的优化策略 水面网关部署问题可模拟为一个３Ｄ图形的优化问题。 水声传感器网络的整体架构包括水面网关节点、锚定节点、自 移动节点和普通节点。由于自移动节点能够在水下自由移 动，增强网络的稳定性，因此不考虑其定位问题。而水面网关 节点能够直接与近岸基地进行通信，并装备ＧＰＳ来直接获得 其位置信息，故其定位相对简单却又十分重要，决定了整个水 声传感器网络的部署与性能的优劣口］。因此本文首先给出候 选水面网关位置所需要满足的连通性约束，以保证每个水下 节点都具有一条路径，能够到达至少一个水面候选网关的位 置。 为了降低问题的复杂性，规定一个节点只有未从其相邻 节点接受任何信息时才可以发送数据，同时忽略信息传播中 的排队延迟，这符合当前声学调制解调器中的半双工状态。 网络可抽象为一个图，图中节点代表了水下传感器节点和水 面候选网关位置，而图中的边则代表一对通信链路。 具体参数含义如表１所列。 表１参数含义 符号 含义 Ｖ 水下所有传感器节点的集合 Ｗ 水面网关候选位置集合 Ｒ 传感器节点的通信范围 Ｅ 表示所有的边的集合 Ｂ 通信链路的最大容量 ｌ（ｅ） 表示边ｅ上总的数据流量 Ｐ（ｖｉ） 节点ｖ，∈Ｖ数据包的产生速率 Ｕ（ｔ． 水面网关在位置ｔ．的部署情况，值为１时 表示该位置有网关，值为０时表示没有 规定各种约束条件Ｌ阳如下： １）干涉约束：对任意一个节点上，总的发送和接收的传输 速率不能超过Ｂ。 ∑ Ｚ（ｔ ，）４－∑ｌ（ｅ ）＜Ｂ （１） ｎｃ Ｅ “｛ｔ ； ∈ＥＨ｝‘ ｍ由于水面网关只能接受数据，不具备转发功能，因此： ・ ３Ｏ ・ ∑ （ ，）一０ （２） ∈ ‘ｕ ２）流量守恒约束：对于水下传感器节点来说，流出一个节 点的流量之和等于流入这个节点的流量之和加上这个节点的 本地数据产生速率，即： ∑ Ｚ（ ）一∑ｌ（ｅ ）一声（ ） （３） ∈Ｅ ｆ【 ） ｅｌｍｆｎ∈Ｅｉｎ（ｕ） 数据只可以被部署的水面节点所接收，因而对于水面网 关节点来说，总的数据产生速率必须和总的水面节点数据吸 收速率相等，即： ∑ｌ（ｅ ）一∑声（Ｖ） （４） Ｐ ∈Ｅ （ ３）部署成本约束：由于在二维空间中，确定一个节点的位 置需要知道其到３个参考节点的距离，而三维空间中则需要 该节点到４个位置已知的参考节点距离，故对水面网关节点 数量～有： Ｎ≥４ （５） 为了优化网络性能，得到最小延迟和最低能耗，在水面网 关节点Ｎ数量有限的情况下，应该包含以下约束： ∑Ｕ（矗）≤Ｎ （６） ∈Ｗ 通过解方程组（１）一（６），根据时延、能耗等网络性能参数 制定相关目标函数，从而得到一个最优化的部署，这个部署可 以用二进制变量Ｕ（ｔ ）的集合形式来表示。 ３定位算法ＬＯＭＰＬ 在使用线性规划方法得到最优网关应部署的位置后，针 对水声传感器网络架构，定位过程分３部分进行。 ３．１水面网关节点定位 首先，通过ＧＰＳ或者其它方法获取第２节所阐述的水面 网关部署的最优位置信息。这些网关节点像“卫星节点”一样 为整个网络工作，帮助锚定节点通过这些水面网关来定位。 锚定节点具有更加强大的功能，能够在每个定位周期中直接 通过水面网关测算其自身位置，同时能够运用一些复杂的移 动预测算法，从而使得普通节点实现进一步定位。 ３．２锚定节点定位 为解决锚定节点的定位问题，采用逐一迭代预测方法进 行节点的移动预测。 步骤１划分时间为多重预测窗口，设其长度为ｒ，一个 窗口是一个预测单元。ｒ应当定为周期Ｔ的整数倍，这里用ｒ 一是Ｔ来表示。 对于每一个节点，在每一个预测窗口中使用速度矢量 一［ ， … ］来代表移动行为。 表示在第ｉ个定位周期 中的平均移动速度。考虑受到水下洋流影响，节点沿着一个 坐标方向的加速度是摆动的，为了预测 ，受目标跟踪算法启 发 ］，使用如下的预测方法： 一Ｆｏ （７） ｆ＿ Ｔ（ａＴ－－ｌ＋ｅ ｏｒ）／ 。］ ＝ ＪＬ０Ｏ １ （１～ｅ ）／ａ ｆ （８） ｏ 一打 Ｊ 其中，Ｔ为定位周期， 一１／ｒ，依赖于预测窗口的长度。 步骤２设定节点在每个窗Ｅ１的速度矢量 来代表移动 行为。一个锚定节点在知道其目前位置 后，计算其预测位 置 一如下： 一（ ）一 （ ）４－∑Ｔ ・ （９） 如果预测的位置与真实位置之间的误差在规定范围内， 值，因此节点密度等于节点度数。在保持相同的部署区域下， 通过改变每个节点的通信范围Ｒ来控制节点密度。５００个传 感器节点随机分布在１００ｍ＊１００ｍ＊１００ｍ的区域。仿真中 采用成熟预测的定位算法ＳＬＭＰ＿】。。与ＬＯＭＰＬ进行对比实 则表明预测速度矢量效果很好，没有必要进行更多的计算；否 则，需要更新锚定节点的速度矢量来重新预测。 步骤３发送定位消息，包括节点编号、发送时刻、当前 位置、速度矢量、可信度值。其中速度矢量是下一个窗口的预 验。移动节点模式采用运动学模型，文献［１１］中有对该模型 的详细解释 测速度矢量；可信度值是消息发送者的可信度值，用于确定定 位的精度。对于水面网关节点，该值定为１，普通节点其值的 计算将在下文中进行阐述。 ３．３普通节点定位 参数定义如下：定位周期Ｔ定为１ｓ，锚定节点的预测误 差范围设置为０．０５Ｒ以内，预测步数定为１５，预测窗口大小 设置为６０ｓ。普通节点的可信度临界值ｄ设置为０．９８。 ４．２仿真结果和分析 普通节点复杂性低，不能直接与水面网关通信。它们造 价低廉，能量较低。通常，普通传感器节点只能联系其邻近节 点。通过它们之间以及邻近锚定节点的定位信息，普通传感 器节点才能够定位自身ｌ＿９］。由于其记忆及计算能力有限，且 针对定位范围、平均通信能耗和平均定位误差这３个关 键因素进行仿真对比。定位范围是指已定位节点的数目同所 有节点数目之比；平均通信能耗则为网络所有交互信息的数 不能运行复杂的短期预测算法，在ＬＯＭＰＩ 中，我们充分利用 空间联系的优势，通过水下实体的联系简化移动预测。 步骤１确定节点移动速度。通过搜寻周围定位完成的 节点个数，根据它们的速度，计算当前节点的速度。 如：节点ｉ的邻近节点有 个，与节点 之间的欧氏距离 为ｒｄ，干涉系数０为 １ 妻 Ｊ＝１Ｖｉｉ ∞ 则经 个节点干涉后，节点ｉ的预测速度为 （ ）＝∑ ，口（ ） （１１） 步骤２更新位置信息。所有网关节点标记自身是参照 节点，并且设置可信度值为１。越来越多的普通节点在定位 过程中逐一被定位，遂成为参照节点。每个普通节点维持一 个参照列表来记录所有已知的参照节点。通过递归定位的方 法，维护其位置信息。故 ｓ（ ）一ｓ（ 一１）＋Ｔ・ （ ） （１２） 步骤３发送定位信息。包括参照节点编号、收到参照 定位信息的时刻、参照节点的位置、速度矢量、到参照节点的 距离和参照节点的可信度值。 普通节点定位完成以后，将在每一个定位周期更新维护 其已知的参照列表，更新过程如下： １）检查每一个已知参照节点最近发出的定位消息的到达 时刻，如果当前时刻和最近到达时刻的间隔大于ｑ倍定位周 期，则说明这个参照节点已经过期，应该在列表中删除。 ２）如果没有接收到从参照节点发出的新的定位信息，可 信度值应当随时间逐步减少。减少依据为： （￡一一￡“） ｑ一——— 一 Ｏ＇ｎｅｗ一———■ 。＿—一・Ｇｏｌｄ （１３） 在一个定位周期中，对于随机部署情况下任一未定位的 普通节点，如果它没有收到任意定位信息，则参照锚定节点的 定位过程，进行速度矢量预测来更新其当前位置。如果它接 收到从一个参照节点发出的定位信息，则通过更新参照列表 来进行新的位置更新。 ４仿真实验 ４．１仿真设置 在仿真中，将每１５０ｍ海域内候选网关部署为５×５的网 格间隔。定义节点密度是一个节点所有邻近节点数目的期望 量除以已定位的传感器节点数目。这里以传递数据包的个数 为度量标准；定位误差是所有节点的位置估计和真实位置之 间的平均差距。仿真中，将节点通信范围的定位误差绝对值 进行标准化。 仿真中，设置锚定比例为１Ｏ ，通过调整Ｒ的大小，使其 平均节点密度在１Ｏ到１８之间变更。 很显然，图１显示了定位范围随节点密度的增加而单调 递增，而且，因为具有逐一迭代预测，ＬＯＭＰＬ的定位范围比 ＳＬＭＰ算法相对较大一些，且每个周期内的定位过程相对独 立，可推广应用于定位范围更大的环境中。 ÷＼ 嚣∞嵋拈Ｍ心∞图１定位范围随节点密度变化的情况 图２平均通信能耗随节点密度变化的情况 图２清楚地显示随着节点密度的增加，平均数据交互包 的数量，即节点通信能耗开始迅速减少，这是因为节点密度的 增加使得定位范围急剧增加，因此导致平均通信能耗减少。 同时，当节点密度增加到某一个点（如图２所示）、邻近节点超 过１３以后，平均通信能耗将趋于稳定。图２也显示出Ｉ ＯＭ— ＰＬ能够相对减少通信能耗。这是因为在ＬＯＭＰＬ的每个定 位周期中，锚定节点不需要发送定位信息，因而了定位信 息的洪泛概率，使得相应的总的通信能耗也减少了，从而能够 有效降低水声传感器网络中带宽和能量的消耗。 图３显示随着节点密度的增加，ＬＯＭＰＬ中平均定位误 差会先增加一些，然后单调递减。节点密度较低的区域中，误 ・ ３】 ・ 霉 Ｂ ６ ４ ２差的增加是由于相应的定位范围急剧增加所致。然而当节点 ｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ 密度到达某一个点后，大部分能定位的节点获得定位。随着 节点密度的进一步增加，未定位的节点获得更多的参照节点， 有更多的选择来计算位置，因此定位误差会大大减少。而 ＳＵＮＳＥＴ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ［ ？，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ８ｔｈ ＡＣＭ ｉｎｔｅｒｎａ— ｔｉｏｎａｌ ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｅｓｔｂｅｄｓ，ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｅ— ｖａｌｕａｔｉｏｎ＆ｅｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉ０ｎ．ＡＣＭ，２０１３：９９—１００ ＬＯＭＰＬ中的逐一迭代定位稍精准于ＳＬＭＰ的累加迭代定 位，平均误差差距不大。 Ｅ３］Ｌｌｏｒｅｔ Ｊ．Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｏｄｅｓ ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ， ２０１３，１３（９）：１１７８２—１１７９６ ［４］Ｓｅａｈ Ｗ Ｋ Ｇ，Ｔａｎ Ｈ Ｐ．Ｍｕｌｔｉｐａｔｈ ｖｉｒｔｕａｌ ｓｉｎｋ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｏｒ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ ｈａｒｓｈ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ［ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅ－ ｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅ ａｄ ｈｏｃ ａｎｄ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＡＣＭ，２００６：１９ 埴 霉 ［５１ Ｉｂｒａｈｉｍ Ｓ，ｃｕ¨Ｈ，Ａｍｍａｒ Ｒ．Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｓｕｒｆａｃｅ ｇａｔｅｗａｙ ｄｅｐｌｏｙ ｍｅｒｉｔ ｆｏｒ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］，ｆ ＩＥＥＥ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８（ＩＳＣＣ ２００８）．ＩＥＥＥ， ２００８：１１７７－１１８２ 节点靖厦／个 ［６］Ｃｕｉ Ｊ Ｈ，Ｋｏｎｇ Ｊ，Ｇｅｒｌａ Ｍ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ｏｆ ｈｕｉｌｄｉｎｇ ｍｏ ｂｉｌｅ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ ａｑｕａｔｉｃ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］． 图３平均定位误差随节点密度变化的情况 Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＩＥＥＥ，２００６，２０（３）：１２—１８ 结束语针对大规模水声传感器网络，本文首先对水面 ［７２ Ｇｕａｎ Ｊ，Ｈｕａｎｇ Ｊ，ｌ ｕ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｔｏｐｏｌｏｇｙ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ｕｎ ｄｅｒｗａｔｅｒ ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｒ Ｃ］／／ＴＥＮＣＯＮ ２０１３—２０１３ ＩＥＥＥ Ｒｅｇｉｏｎ １０ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（３１１９４）．ＩＥＥＥ，２０１３：１－４ 网关部署的优化问题进行了研究，采用最低数量的网关节点 进行最优位置的部署以确保网络的良好性能，并实现了多种 目标的约束优化。随后提出了一种新的有移动预测定位的定 位规划ＬＯＭＰＩ 。运用水下移动模式的空间关联特点，使节 点之间能够获得移动信息，从而预测出其位置。仿真结果显 示了Ｉ ＭＰＩ 能够在保持一个相当高的定位范围和定位精度 的同时极大地减少通信能耗。下一步将在应用领域实现进一 步拓展，增加更多的干扰模型，规划ＭＡＣ协议的影响，进一 步完善ＬＯＭＰＬ所带来的定位优势。 ［８］Ｐａｎ Ｑｕａｎ。Ｚｈａｏ Ｃｈｕｎ－ｈｕｉ，Ｌｉｕ Ｌｉｕ．Ａ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ ｄｅｎｓｉｔｙ ｆｉｌｔｅｒ ｗｉｔｈ Ｓｉｎｇｅｒ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｍａｎｅｕｖｅｒ ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ［ ｆ， Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＣＣＣ）．２０１３：４７７８—４７８２ ［９］Ｃｌｉｍｅｎｔ Ｓ，Ｓａｎｃｈｅｚ Ａ，Ｃａｐｅｌｌａ Ｊ Ｖ，ｅｔ ａ１．Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ａｄｖａｎｃｅｓ ａｎｄ Ｆｕｔｕｒｅ Ｔｒｅｎｄｓ ｉｎ Ｐｈｙｓｉｃａｌ，ＭＡＣ ａｎｄ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｌａｙｅｒｓ［ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ，２０１４，１４（１）： ７９５—８３３ ［１Ｏ］Ｐｅｎｇ Ｚｈｅｎｇ，Ｃｕｉ Ｊｕｎ—ｈｏｎｇ，Ｓｈｉ Ｚｈｉ－ｊｉｅ，ｅｔ ａ１．Ｓｃａｌａｂｌｅ Ｌｏｃａｌｉｚａ－ ｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ 参考文献 ［１］何明，梁文辉，陈国华，等．水下移动无线传感器网络拓扑［Ｊ］．控 制与决策，２０１３，２８（１２）：１７６１－１７７０ ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ，２０１１，１（１７）：３３５—３４８ ［１１］Ｂｅｅｒｅｎｓ Ｓ Ｐ，Ｒｉｄｄｅｒｉｎｋｈｏｆ Ｈ，Ｚｉｍｍｅｒｍａｎ Ｊ Ｔ Ａｎ ａｎａｌｙｔｉｃａｌ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｃｈａｏｔｉｃ ｓｔｉｒｒｉｎｇ ｉｎ ｔｉｄａｌ ａｒｅａｓ［Ｊ］．Ｃｈａｏｓ，Ｓｏｌｉｔｏｎｓ＆ Ｆｒａｃｔａｌｓ，ｌ９９４，４（６）：ｉ０１卜１０２９ ［２］Ｐｅｔｒｉｏｌｉ Ｃ，Ｐｅｔｒｏｃｃｉａ Ｒ，Ｓｐａｅｅｉｎｉ ｎ Ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｏ— （上接第６页） ｒ１９］Ａｎｄｅｒｓｅｎ Ｓ，Ｄｕｒｉｃ Ａ，Ａｓｔｒｏｍ Ｈ，ｅｔ ａ１．ＲＦＣ ３９５１：Ｉｎ－ｔｅｒｎｅｔ ｌｏｗ ２０１２．ｈｔｔｐｓ：／／ｔｏｏｌｓ．ｉｅｔＬ ｏｒｇ／ｈｔｍｌ／ｄｒａｆｔ－ｌｅｔｆ－ｒｔｃｗｅｂ－ｒｔｐｍｓａｇｅ－０６ ［２８］郭远威．Ｐ２Ｐ流媒体关键算法的研究［Ｄ］．长沙：中南大学，２０１２ ［２９］Ｂｅｃｋｅ Ｍ，Ｒａｔｈｇｅｂ Ｅ Ｐ，Ｗｅｒｎｅｒ Ｓ，ｅｔ ａ１．ＤａｔａＣｈａｎｎｅｌ ｃｏｎｓｉｄｅｒａ— ｂｉｔ ｒａｔｅ ｃｏｄｅｃ（ｉＩ ＢＣ）Ｉｓ］．ＩＥＴＦ，２００４ ［２Ｏ］Ｖａｌｉｎ Ｊ Ｍ，Ｖｏｓ Ｋ，Ｔｅｒｒｉｂｅｒｒｙ ｏｐｕｓ ａｕｄｉｏ ｃｏｄｅｃ［ｓ］．ＩＥＴＦ，２０１２ ＲＦＣ ６７１６：Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ＲＴＣＷｅｂ［Ｊ］．Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｍａｇ－ａｚｉｎｅ，ＩＥＥＥ，２０１３， ５１（４）：３４—４１ ［２１］Ｂａｎｋｏｓｋｉ Ｊ，ｗｉｌｋｉｎｓ Ｐ，Ｘｕ Ｙ．Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ ＶＰ８，ａｎ ｏｐｅｎ ｓｏｕｒｃｅ ｖｉｄｅｏ ｃｏｄｅｃ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｗｅｂ［ｃ］／／２０１１ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａ— ｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ａｎｄ Ｅｘｐｏ（ＩＣＭＥ）．Ｂａｒｃｅｌｏｎａ， ２０１１：１—６ ［３Ｏ］张春红，裘晓峰，弭伟，等．Ｐ２Ｐ技术全面解析［Ｍ］．北京：人民邮 电出版社，２０１０：１４９—１６４ ［３１］Ｐｏｕｗｅｌｓｅ Ｊ，Ｇａｒｂａｅｋｉ Ｐ，Ｅｐｅｍａ Ｄ，ｅｔ ａ１．Ｔｈｅ ＢｉｔＴｏｒｒｅｎｔ Ｐ２Ｐ ｆｉｌｍｓｈａｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ａｎｄ ａｎａｉｙ－ｓｉｓ［Ｍ］｝ｌ Ｐｅｅｒ－ｔｏ－ Ｐｅｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ ＩＶ．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉ—ｄｅｌｂｅｒｇ，２００５：２０５—２１６ ［２２］Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ Ｊ．ＲＦＣ ５２４５：Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ ｅｓｔａｂ—ｌｉｓｈｍｅｎｔ （ＩＣＥ）：Ａ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｆｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｄｄｒｅｓｓ ｔｒａｎｓｌａｔｏｒ（ＮＡＴ）ｔｒａｙ— ［３２］Ｊｏｈｎｓｔｏｎ Ａ Ｂ，Ｂｕｒｎｅｔｔ Ｄ Ｃ．ｗｅｂＲＴＣ：ＡＰＩｓ ａｎｄ ＲＴＣＷＥＢ Ｐｒｏ— ｔｏｃｏｌｓ ｏｆ ｔｈｅ ＨＴＭＬ５ Ｒｅａｌ—Ｔｉｍｅ Ｗｅｂ［Ｍ］．Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｏｄｅｘ ＬＬＣ， ２０１２：９－１１ ｅｒｓａｌ ｆｏｒ ｏｆｆｅｒ／ａｎｓｗｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ［Ｓ］．ＩＥＴＦ，２０１０ ［２３］Ｐｅｔｉｔ—Ｈｕｇｕｅｎｉｎ Ｍ．ＲＦＣ ５９２８：Ｔｒａｖｅｒｓａｌ Ｕｓｉｎｇ Ｒｅｌａｙｓ ａｒｏｕｎｄ ＮＡＴ（ＴｕＲＮ）Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ［ｓ］．ＩＥＴＦ，２０１０ ［２４］Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ Ｊ，Ｍａｈｙ Ｒ，Ｍａｔｔｈｅｗｓ Ｐ．ＲＦＣ ５３８９：Ｓｅｓｓｉｏｎ ｔｒａｖｅｒｓａｌ ［３３］Ｊｏｈｎｓｔｏｎ Ａ，Ｙｏａｋｕｍ Ｊ，Ｓｉｎｇｈ Ｋ．Ｔａｋｉｎｇ ｏｎ ＷｅｂＲＴＣ ｉｎ ａｎ Ｅｎ— ｔｅｒｐｒｉｓｅ［Ｊ］．Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｍａｇａｚｉｎｅ，ＩＥＥＥ，２０１３，５１（４）：４８— ５４ ｕｔｉｌｉｔｉｅｓ ｆｏｒ ＮＡＴ（ＳＴＵＮ）Ｉｓ］．ＩＥＴＦ，２００８ ［２５］竹洪涛．一种基于ＳＩＰ和ＷｅｂＲＴＣ的实时可视对讲方案设计 ［Ｄ］．成都：西南交通大学，２０１３ ［２６］Ｍａｈｙ Ｒ，Ｍａｔｔｈｅｗｓ Ｐ，Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ Ｊ．ＲＦＣ ５７６６：Ｔｒａｖｅｒｓａｌ ｕｓｉｎｇ ｒｅｌａｙｓ ａｒｏｕｎｄ ＮＡＴ（ＴＵＲＮ）：ｒｅｌａｙ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ ｔｏ ｓｅｓｓｉｏｎ ｔｒａｙ— ［３４］Ｎｕｒｍｉｎｅｎ Ｊ Ｋ，Ｍｅｙｎ Ａ Ｊ Ｒ，Ｊａｌｏｎｅｎ Ｅ，ｅｔ ａ１．Ｐ２Ｐ ｍｅｄｉａ ｓｔｒｅａｍ— ｉｎｇ ｗｉｔｈ ＨＴＭＬ５ ａｎｄ ＷｅｈＲＴＣ［Ｃ］ｆｆ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎ— ｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｕｒｉｎ：ＩＥＥＥ，２０１３：６３—６４ ［３５］Ｘｕ Ｙ，Ｙｕ Ｃ，Ｌ』Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｖｉｄｅｏ ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ ｆｏｒ ｅｎｄ—ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ： ｅｒｓａｌ ｕｔｉｌｉｔｉｅｓ ｆｏｒ ＮＡＴ（ＳＴＵＮ）ｒＳ］．ＩＥＴＦ，２０１０ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｇｏｏｇｌｅ＋，ｉＣｈａｔ，ａｎｄ Ｓｋｙｐｅ［ｃ］／／Ｐｒｏ～ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０１２ ＡＣＭ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ＡＣＭ，２０１２：３７１－３８４ ［２７］Ｐｅｒｋｉｎｓ Ｃ，Ｗｅｓｔｅｒｌｕｎｄ Ｍ，Ｏｔｔ Ｊ．ｗｅｂ Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ Ｃｏｍ－ｍｕｎｉｃａ— ｔｉｏｎ（ＷｅｂＲＴＣ）：Ｍｅｄｉａ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ａｎｄ Ｕｓｅ ｏｆ ＲＴＰ［Ｓ／Ｏ１ ］． ・ ３２ ・
