5、水下传感器网络异步定位技术解析

水下传感器网络异步定位技术解析

1. 移动水下传感器网络异步定位模拟参数

在移动水下传感器网络异步定位的模拟中,使用了一系列参数,具体如下表所示:
| 参数 | 值 | 参数 | 值 |
| — | — | — | — |
| k1 | N(0.001π, 0.0001π) | k2 | N(0.01π, 0.001π) |
| k3 | N(0.02π, 0.002π) | k4 | 0.015 |
| k5 | 0.01 | ϑ | N(1, 0.1) |
| v | N(0.1, 0.01) | c | 1500 m/s |

2. 模拟结果与分析
2.1 主动传感器节点定位轨迹与误差

传感器节点会因水流影响被动移动,主动和被动传感器节点的移动与附近的自主水下航行器(AUV)密切相关。主动传感器节点的真实轨迹如图 2.4a 所示,有 18 个点需要定位。通过解决异步定位问题,得到定位轨迹也展示在图 2.4a 中。为清晰展示,定义定位误差函数 $DEVs = \sqrt{(x_s - \hat{x}_s)^2 + (y_s - \hat{y}_s)^2 + (z_s - \hat{z}_s)^2}$,其中 $(\hat{x}_s, \hat{y}_s, \hat{z}_s)$ 是计算位置,$(x_s, y_s, z_s)$ 是真实位置,假设压力传感器能准确测量深度信息,即 $z_s = \hat{z}_s$。18 个点的定位误差如图 2.4b 所示,可见主动传感器节点的定位任务能够完成。

2.2 被动传感器节点定位轨迹与误差

采用相应定位方法,被动

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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