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龙图腾网获悉上海海事大学申请的专利一种基于IDE-BP神经网络的实时水声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：CN116449294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310306368.X，技术领域涉及：G01S5/22；该发明授权一种基于IDE-BP神经网络的实时水声定位方法是由吴华锋;张媛媛;王维军;鲜江枫;梁立年;张倩楠设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IDE-BP神经网络的实时水声定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于IDE‑BP神经网络的实时水声定位方法，包括如下步骤：通过构建基于非凸RSS的，考虑路径损耗和吸收损耗的声学定位模型，获取训练样本集；构建BP神经网络，基于差分进化算法获取所述BP神经网络的初始网络参数，使用所述训练样本集对所述BP神经网络进行训练，获取训练好的BP神经网络；获取水声数据，使用所述训练好的BP神经网络进行水声定位。与现有技术相比，本发明采用IDE算法结合BP神经网络解决了基于RSS的多目标水声定位问题，具有精度高、速度快的优点。

本发明授权一种基于IDE-BP神经网络的实时水声定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IDE-BP神经网络的实时水声定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取水声数据，使用训练好的BP神经网络进行水下的多目标定位， 其中，所述的训练好的BP神经网络的获取包括如下步骤： 通过构建基于非凸RSS的，考虑路径损耗和吸收损耗的声学定位模型，获取训练样本集； 构建BP神经网络，基于差分进化算法获取所述BP神经网络的初始网络参数，使用所述训练样本集对所述BP神经网络进行训练，获取所述训练好的BP神经网络， 其中，所述声学定位模型建模为： 其中，为的最大似然估计，为对于目标节点j，锚节点i处接收的信号强度值，是距离为时的发射功率，是参考距离，表示吸收偏置，为路径损耗指数，为目标节点j与锚节点i之间的距离，为测量噪声的方差，是测量噪声，N为锚节点数量， 使用训练好的BP神经网络进行水下的多目标定位的过程包括： 初始化： 令BP网络参数的解空间为，通过下式生成L个向量： 其中，、分别是下限和上限，，m是维度，是随机数， 构建反向向量： 在包括2L个个体的集合中，选择适应度最低的L个候选者作为初始种群，记为， 变异： 在第g代中，利用自适应变异策略从当前种群生成变异种群，将自适应控制参数与阈值进行比较以确定所采用的策略，其中是所有个体目标函数值的平均值，是最佳个体的目标函数值，每组策略包含第一变异操作： 和第二变异操作： 其中，是比例因子，表示中最佳的个体，且，，当，第一变异操作被用来产生变异种群，否则使用第二变异操作， 交叉： 原始种群和变异种群的交配以交叉概率完成，产生具有个体的新种群： 其中，， 边界处理： 对搜索空间之外的个体进行调整： 其中，服从[0,1]上的均匀分布且 其中，，且和分别是第g代个体的下界和上界， 选择： 在第g+1代中，从个体和的组合中选择具有最小适应度值的个体， 迭代直到达到预设条件，当前代数中最佳的个体是最终选择。

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