9、基于强化学习的水下传感器网络定位技术解析

基于强化学习的水下传感器网络定位技术解析

1. 定位基础与关键公式

在水下传感器网络（USNs）定位中，有几个关键的公式和概念需要了解。首先是关于被动传感器节点的相关公式。对于被动传感器节点 (j)，其某一函数 (H_2) 定义如下：
[H_2(\hat{x} {P,j}, \hat{y} {P,j}, \hat{\alpha} {P,j}, \hat{\beta} {P,j}) = \frac{1}{2\sigma^2_{mea}} \sum_{l = 1}^{K} {T_{P_{l,j}} - \hat{\alpha} {P,j} [\frac{T^* {l,l} - \beta_{V,l}}{\alpha_{V,l}} + \tau^{#} {l,j}] - \hat{\beta} {P,j}}^2]
其中，(\tau^{#} {l,j}) 表示从自主水下航行器（AUV） (l) 到被动传感器节点 (j) 的单程传播延迟，可通过特定公式计算得出。(x {P,j}) 和 (y_{P,j}) 分别是被动传感器节点 (j) 在 (X) 轴和 (Y) 轴上的位置，(\hat{x} {P,j}) 和 (\hat{y} {P,j}) 则是它们的估计值，(\hat{\alpha} {P,j}) 和 (\hat{\beta} {P,j}) 是 (\alpha_{P,j}) 和 (\beta_{P,j}) 的估计值。

从相关公式还能获取被动传感器节点 (j) 在时间戳 (T_{P_{1,j}}) 的估计位置信息。该位置与当前时间戳 (T_{