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龙图腾网获悉广州航海学院申请的专利一种水下传感器网络节点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：CN119946812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510102992.7，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种水下传感器网络节点定位方法是由向丹;李昌昊;刘芳;刘玉坤设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下传感器网络节点定位方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种水下传感器网络节点定位方法，包括：获取水下传感器网络中各节点的透明度数据，结合深度、温度和浑浊度信息构建透明度数据的初始三维空间分布模型；采用自适应卡尔曼滤波算法对初始三维空间分布模型进行迭代优化，得到优化后的透明度三维分布模型；根据传感器漂移量与工作时长的映射模型和传感器漂移量的时间补偿函数，对优化后的透明度三维分布模型进行漂移补偿；基于漂移补偿后的透明度分布模型，判断各节点透明度数据的冗余度，对冗余数据进行降维压缩；采用基于字典学习的数据压缩算法，对降维压缩后的透明度数据进行自适应压缩。

本发明授权一种水下传感器网络节点定位方法在权利要求书中公布了：1.一种水下传感器网络节点定位方法，其特征在于，包括： S1、获取水下传感器网络中各节点的透明度数据，结合深度、温度和浑浊度数据得到透明度数据，建立所述透明度数据的初始三维空间分布模型； 深度数据用于确定节点的垂直位置； 温度数据、浑浊度数据通过所述初始三维空间分布模型用于计算透明度修正系数，对原始透明度值进行调整； 所述初始三维空间分布模型采用体素化表示方式，其中，体素的精度由节点位置的精度决定； S2、采用自适应卡尔曼滤波算法对步骤S1中初始三维空间分布模型进行迭代优化，用于自适应调整滤波器参数； 其中，通过计算观测噪声协方差矩阵和过程噪声协方差矩阵，用于动态更新卡尔曼增益； 通过计算连续两次迭代结果的均方误差，若误差小于预设阈值时判读滤波结果收敛，若滤波结果不收敛，则将体素精度提高一个等级后重新进行滤波，得到优化后的透明度三维空间分布模型； S3、通过在步骤S2中的滤波器中植入参考光源，定期采集透明度的原始数据，建立漂移量与时间的映射模型，通过记录所述参考光源的强度变化，用于拟合出漂移量随时间的函数关系； 将优化后的透明度的原始数据输入映射模型，得到漂移补偿后的透明度数据； S4、根据步骤S3中漂移补偿后的透明度分布模型，判断各节点透明度数据的冗余度，定义节点的邻域为与该节点距离小于预设阈值的所有节点； 若某节点的透明度数据与其邻域节点的数据相似度高于预设阈值，则认为该节点数据冗余； 若某节点的透明度数据与其邻域节点的数据相似度低于预设阈值，则认为该节点无数据冗余； 采用主成分分析方法对所述透明度数据进行降维压缩； S5、采用基于字典学习的数据压缩算法，对步骤S4中降维压缩后的透明度数据进行自适应压缩，字典学习过程包括字典初始化、稀疏编码和字典更新，通过迭代优化得到最终的字典和稀疏表示；所述字典学习的过完备度和稀疏度由压缩率决定； S6、将步骤S5中的透明度数据输入粒子群优化的定位算法，通过优化目标函数最小化各节点的测距误差，并结合无线电波的反射和再辐射信号，计算各节点的空间位置坐标； 粒子群优化算法通过迭代更新粒子的位置和速度，搜索最优解； 通过测量无线电波的到达时间和接收信号强度，结合多点定位算法计算节点位置，得到水下传感器网络节点的实时定位结果。

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