基于K--Means的水下傳感器網絡AUV數據收集方法研究.pdf

1、水下傳感器網絡(Underwater sensor networks，UWSNs)是由具有聲學通信與計算能力的傳感器節(jié)點構成的水下監(jiān)測網絡系統。由于水下傳感器網絡可以被廣泛應用于海洋資源勘測、水環(huán)境監(jiān)控、地震監(jiān)測等領域，因此逐漸得到了國內外研究機構的高度重視。在水下傳感器網絡中，傳感器節(jié)點具有稀疏布置的特點，難以通過節(jié)點之間的多跳路由進行數據的傳輸和匯聚，因此為了實現全網絡的數據收集，通常利用水下機器人（Autonomous Under

2、water Vehicle，AUV）來收集數據。AUV如何在水下傳感器網絡中移動，訪問稀疏布置的水下傳感器節(jié)點，在完整收集所有節(jié)點的數據的前提下，降低能量損耗是一個關鍵問題。本文針對這一問題，研究并提出了一種基于K-Means的水下傳感器網絡AUV數據收集方法，并通過大量仿真實驗證明了該方法的有效性。
　　本文研究的主要內容及創(chuàng)新之處如下:
　　(1)提出一種基于K-Means聚類的水下傳感器網絡AUV數據收集方法。首先利用

3、K-Means聚類方法對水下傳感器網絡進行劃分，并以節(jié)點通信范圍為約束條件得到網絡劃分結果，即多個網絡“子團”;然后確定網絡子團的中心作為數據收集點;最后依據多個數據收集點形成AUV的最優(yōu)移動路徑。大量仿真實驗結果表明該方法可以有效地規(guī)劃出水下傳感器網絡中AUV的移動路徑，不僅可以完成全網數據收集任務，而且具有AUV移動路徑短，耗時短，能耗效率高的優(yōu)點。
　　(2)設計了一種基于類內距離的網絡子團動態(tài)調整機制。由于水下環(huán)境復雜多變