21、水下物联网：挑战、路由协议与机器学习算法

水下物联网：挑战、路由协议与机器学习算法

1. 水下物联网的定位与机器学习应用

1.1 水下无线传感器网络定位方法

• 多阶段AUV辅助定位 ：有研究推荐了一种用于水下无线传感器网络（UWSNs）的多阶段自主水下航行器（AUV）辅助定位方法。该方法通过一系列完整的模拟实验，基于定位覆盖范围、准确性和通信开销等服务质量（QoS）参数，评估了该方案的性能。结果表明，通过适当选择通信范围，可以实现良好的性能。
• 无锚点定位算法（AFLA） ：传统的水下定位算法大多依赖配备特殊设备的水下节点或AUV作为“锚节点”来辅助定位，而AFLA算法无需任何特定锚节点的数据。它利用普通传感器节点的相邻连接来发现水下位置。

1.2 机器学习在海洋领域的应用

机器学习作为人工智能的一个子集，应用广泛，如今在海洋学或水下活动中也发挥着重要作用。
|应用领域|具体应用|
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|栖息地监测|训练机器学习算法来寻找匹配变量，从而识别特定物种在任何位置的合适栖息地|
|海洋天气和气候预测|使用遗传算法进行气象预报，帮助建模雨天和非雨天，还可以用MLP NN模型预测海平面压力|
|沿海水域监测|实时监测沿海水域的各种参数，及时发现水质变化等情况|
|物种识别|利用图像、视频等数据训练算法，识别水下的不同物种|
|溢油和污染检测|如Del Frate等人使用MLP NN模型从合成孔径雷达（SAR）图像中检测海面溢油|
|海洋资源管理|对海洋资源的分布、储量等进行评估和管理| </