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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于宽度学习的水下传感器定位方法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：CN116466297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310176806.5，技术领域涉及：G01S5/30；该发明授权一种基于宽度学习的水下传感器定位方法是由闫敬;易鸣;杨晛;张良;曹文强;罗小元设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于宽度学习的水下传感器定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于宽度学习的水下传感器定位方法，属于水下传感器定位领域，包括在监测区域内随机部署两种类型的节点；锚节点是其自身位置已知并为传感器节点提供定位参考；传感器节点是其自身位置未知，需要向锚节点发送定位请求并与锚节点进行信息交互来定位自身的位置；通过对监测区域进行均匀划分来收集标签数据；利用标签数据训练宽度学习网络；待宽度学习网络训练完成以后，传感器节点向锚节点发送定位请求并计算与锚节点之间的通信时延；将该通信时延作为已训练完成的宽度学习网络的输入，输出为该传感器节点的位置估计。本发明提高了水下传感器定位的准确性，提升了定位效率。

本发明授权一种基于宽度学习的水下传感器定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于宽度学习的水下传感器定位方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，在监测区域内随机部署锚节点和传感器节点； 所述锚节点是指其自身位置已知，为传感器节点提供定位参考； 所述传感器节点是指其自身位置未知，需要向锚节点发送定位请求并与锚节点进行信息交互来定位自身的位置； 步骤2，通过对监测区域进行均匀划分来收集训练宽度学习网络所需要的标签数据；所述标签数据包括传感器节点与锚节点之间的通信时延和传感器节点的位置信息； 步骤3，利用步骤2中收集到的标签数据来构建宽度学习网络框架并进行训练，让宽度学习网络学习“传感器节点与锚节点之间的通信时延”与“传感器节点的位置信息”之间的非线性映射关系； 步骤4，待宽度学习网络训练完成以后，传感器节点向锚节点发送定位请求，待传感器节点与锚节点之间完成信息交互以后，利用收集到的时间戳来计算传感器节点和锚节点之间的通信时延； 步骤5，将步骤4中计算得到的通信时延作为已经训练完成的宽度学习网络的输入，输出即为传感器节点的位置估计； 其中，步骤3中还包括增量学习过程：当网络输出误差大于阈值时，通过增加新的增强节点来提高训练精度，新增加的增强节点表示为： 其中，ω#h和β#h分别表示特征节点与增强节点之间的随机权重和偏差，ψ#h表示激活函数，N3表示增加的增强节点的数量；N1表示特征节点的数量，将所有映射的特征节点记为根据宽度学习网络的快速重构特征，更新网络参数。

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