[发明专利]一种基于测距和神经网络算法的水下定位方法在审
| 申请号： | 201911062583.X | 申请日： | 2019-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN110798885A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 王子民;许致远;李恒;智鑫;刘振丙;汪华登 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | H04W64/00 | 分类号： | H04W64/00;H04B13/02;G06N3/08;H04W84/18;H04B17/391 |
| 代理公司： | 11825 北京中仟知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 田江飞 |
| 地址： | 541004 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 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，由以下方法模块构成，其方法模块包括信息处理系统模块、水下定位操作模块、显示器终端模块以及数据保存与传送模块，固定节点包括传感器节点和水声中继节点，传感器节点搜集水下信息并经过中继节点进行多跳组网，网关节点实现了水声通信和无线通信的衔接，解决了声波在水下信道中由于传播损失、吸收损失、散射损失和反射损失的存在，使得信号传输能量衰减较大的问题，它将水下网络纳入整个无线网络，水下数据经由传感器节点采集后传输至海面或岸基指挥中心，解决了由于水下缺乏便捷的可再生资源，使得水下传感器网络的运作主要依靠节点上有限负荷的电池工作。 | ||
| 搜索关键词： | 传感器节点 方法模块 水下定位 中继节点 信息处理系统模块 水下传感器网络 测距 神经网络算法 可再生资源 显示器终端 声波 操作模块 传播损失 传送模块 反射损失 固定节点 能量衰减 散射损失 数据保存 水声通信 水下数据 水下信息 网关节点 无线通信 无线网络 信号传输 指挥中心 岸基 多跳 水声 组网 信道 海面 电池 搜集 采集 传输 衔接 吸收 运作 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于测距和神经网络算法的水下定位方法，由以下方法模块构成，其方法模块包括信息处理系统模块、水下定位操作模块、显示器终端模块以及数据保存与传送模块，其特征在于：所述信息处理系统模块是由信息接收系统模块、信息发送系统模块以及信息处理系统模块组成的，所述信息处理系统模块内部的信息接收系统模块用于对收集之后的信息进行接收的作用，所述信息处理系统模块内部的信息发送系统模块用于对数据的信息发送的功能，所述信息处理系统模块内部的信息处理系统模块用于对需要使用的信息以及不必要的信息进行不同的处理的作用；/n所述水下定位操作模块是由固定节点、传感器节点、网关、移动节点与神经网络算法组成的，所述水下定位操作模块内部的固定节点包括传感器节点和水声中继节点，所述水下定位操作模块内部的传感器节点搜集水下信息并经过中继节点进行多跳组网，所述水下定位操作模块内部的网关、移动节点实现了水声通信和无线通信的衔接使得水下网络纳入整个无线网络，所述水下定位操作模块内部的网关、移动节点可以使得通过水下航行器也可以做为移动节点加入网络进行收集信息进行组网通信，所述水下定位操作模块内部的神经网络算法可以实现快速准确的进行探测的作用；/n所述显示器终端模块是由主控机、终端机、以及显示器组成的，所述显示器终端模块内部的主控机具有电脑操作的作用，所述显示器终端模块内部的终端机具有电脑控制的作用，所述显示器终端模块内部的显示屏具有可以播放待要观看的作用；/n所述数据保存与传送模块是由传真统发统收系统以及智能检测信令系统组成的，所述数据保存与传送模块内部的传真统发统收系统具有传真机的统发统收并且具有保存的功能，所述数据保存与传送模块内部的智能检测信令系统具有自动检测信令类型并自动配置相应的信令参数的作用。/n
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- 胡钊政;谢静茹 - 河北工业大学
- 2017-03-15 - 2020-01-14 - H04W64/00
- 本发明一种室内定位方法，涉及为了网络管理的目的无线通信网络技术，是采用基于WiFi指纹的定位与基于标志的视觉定位相结合的方法，首先利用WiFi位置指纹定位算法得到WiFi定位范围及WiFi定位坐标，再根据被测试图像的特征匹配与视觉定位得到视觉定位坐标，最后将WiFi位置指纹定位与视觉定位相结合，实现高精度的室内定位。该方法克服了现有WiFi指纹定位技术存在的精度低和现有的单一的视觉定位方法技术不适用于室内定位的缺陷。
- 一种异构网络中的分级移动性预测方法-201811109519.8
- 李曦;刘振亚;纪红;张鹤立 - 北京邮电大学
- 2018-09-21 - 2020-01-10 - H04W64/00
- 本发明提出一种异构网络中的分级移动性预测方法，属于无线通信技术领域。具体步骤包括：首先根据数据网络记录DNRs中的用户移动轨迹得出小基站为用户提供数据服务的总时长，得到一个小基站的有序列表；对有序列表中的小基站进行聚类，得到一个地理区域的集合；然后将地理区域内小基站的服务时长累加得到该区域总的访问时长，得到最终的IGAs的集合；最后，判断用户当前所在位置是否位于IGAs内，如果是，执行粗粒度预测，然后执行细粒度预测；如果否，结束预测。本发明的预测过程被划分为两个不同粒度的预测阶段，并通过联合考虑预测准确度与复杂度实现一个折衷，提高了预测的精度，能够显著降低实现复杂度和预测消耗的时间。
- 基于格栅累积概率的无线传感器网络节点定位方法-201710532366.7
- 田勇;丁学君 - 辽宁师范大学
- 2017-07-03 - 2020-01-10 - H04W64/00
- 本发明公开一种基于格栅累积概率的无线传感器网络节点定位方法，有目标节点、锚节点
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