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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种稀疏水声测距增强的水下航行器智能定位方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116125386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310096220.8，技术领域涉及：G01S5/18；该发明授权一种稀疏水声测距增强的水下航行器智能定位方法和系统是由杨旭东;罗成名;王璐雪;范鸿轩;王彪设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稀疏水声测距增强的水下航行器智能定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种稀疏水声测距增强的水下航行器智能定位方法和系统，其中定位方法包括：获取水声网络的全局重构矩阵；获取水声网络的信号到达时间的映射矩阵wu和位置的映射矩阵wv，以及矩阵wu,wv的特征值；获取水声应答器位置测量值、水声应答器到水声基站距离的测量值；采用改进的遗传算法对水声应答器位置进行优化，得到水声应答器位置的估计值，进而得到水下航行器的位置坐标值。该方法解决了现有水声定位中稀疏水声信号下航行器定位精度受测量不确定性影响较大的问题。

本发明授权一种稀疏水声测距增强的水下航行器智能定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种稀疏水声测距增强的水下航行器智能定位方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1、在多个水声应答器位于不同位置处采集各水声基站获取的水声信号到达时间，所述水声应答器安装于水下航行器机身，所述水声基站的位置固定，第i个水声基站的位置坐标为ai；ai对应的第h个样本为 为水声信号到达时间，为水声应答器的坐标，h＝1,2,…,Num，Num为第i个水声基站对应的样本总数；i＝1,2,...,n，n为水声基站的数量；n个水声基站获取的样本构成样本集u,v，其中u为水声信号到达时间构成的矩阵，v为水声应答器坐标构成的矩阵； 根据水声信号到达时间的K近邻来计算第i个水声基站的第一局部重构权重矩阵 其中的第i个元素为0，||||1表示1范数计算； 根据水声应答器坐标的K近邻来计算第i个水声基站的第二局部重构的权重矩阵 其中的第i个元素为0， 构建第一全局重构矩阵Su，Su的第i行第j列元素为：其中neik表示成对样本集的局部近邻集； 考虑水声网络拓扑结构的信号域全局重构权重矩阵为 构建第二全局重构矩阵Sv，Sv的第i行第j列元素为： 考虑水声网络拓扑结构的位置域全局重构权重矩阵为 步骤2、基于稀疏水声信号特征，将全局非线性分析问题分解为局部线性问题，通过局部线性的逆组合来近似并保持原水声信号的结构特征，则优化问题表示为： 其中：符号⊙表示Hadamard算子；Duv为对称矩阵，其对角元素等于矩阵Su⊙Sv的第i行元素之和； 求解优化问题，得到u的映射矩阵wu和v的映射矩阵wv，以及矩阵wu,wv的特征值； 步骤3、在对水下航行器进行定位时，获取各水声基站的信号到达时间，并构成矩阵ut，获取各水声应答器位置的测量值，并构成矩阵vt； 通过基向量wu,wv将信号到达时间ut和位置vt映射为和每个水声基站在其通信范围内能够获得g个信号到达时间，则n个水声基站获得的信号到达时间构成矩阵待定位水声应答器接受的水声信号与训练阶段水声信号集通过线性变换后的距离dj表示为： 其中：λk为第k个特征值；表示训练阶段第j个采样点的水声信号线性变换后的第k个分量；表示待定位水声应答器接受的水声信号线性变换后的第k个分量；p为水声应答器的数量； 步骤4、建立水声基站坐标误差和水声测距误差在内的分布式解算模型，以分布式解算输出作为搜索初值，改进用于定位的遗传算法适应度函数、自适应交叉概率以及变异概率，对水声应答器位置进行优化；具体包括以下步骤： S4.1、第i个水声基站ai到第j个水声应答器mj的距离与基站a1到mj的距离之差表示为其中：||·||表示二范数；由于水声基站与水声应答器之间的水声测距具有误差实际的距离差表示为其中Δd符合高斯分布；同时，预先标定的水声基站具有初始坐标误差Δa＝[Δa1,Δa2,...,Δag]T，实际的坐标表示为其中Δai＝[Δxi,Δyi,Δzi]T，Δa符合高斯分布； 建立水下应答器位置估计方程： 其中为第j个水声应答器的位置估计值，θL+1为增广矩阵的最小特征值； 为水声基站ai到水声应答器mj间的几何距离测量值； S4.2、以位置估计初始化种群，其个体表示为e＝1,2,…,E，E为种群的总体规模；Gussian·为高斯随机数；将个体与水声基站距离与水声测距值作差作为适应度函数fxet： S4.3对个体xet进行二进制编码，将其转换为二进制的基因；根据选择概率确定优秀个体，如果0到1之间的随机数小于选择概率pe，那么个体xet为优秀个体Gxet； S4.4、以自适应交叉概率对确定的优秀个体进行基因交叉操作，所述自适应交叉概率为： 其中：pmax和pmin最大和最小交叉概率，分别取值为0.9和0.6；tmax为最大迭代次数；fmax和favg分别为最大适应度值和平均适应度值；w为自适应权重；如果0到1之间的随机数小于交叉概率pt，那么对该优秀个体进行基因交叉操作； S4.5、随着迭代搜索进行需要提高种群多样性，按照种群适应度值降序排列并对其基因进行变异操作，其变异概率为其中p'max和p'min为最大和最小变异概率，如果0到1之间的随机数小于变异概率pv，那么将该个体的基因进行翻转；如果t＜tmax则继续迭代搜索；否则，输出最优个体值作为水下应答器的位置

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