1、水下傳感器網(wǎng)絡(luò)(Underwater sensor networks，UWSNs)是由具有聲學(xué)通信與計(jì)算能力的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的水下監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。由于水下傳感器網(wǎng)絡(luò)可以被廣泛應(yīng)用于海洋資源勘測(cè)、水環(huán)境監(jiān)控、地震監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，因此逐漸得到了國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)的高度重視。在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)具有稀疏布置的特點(diǎn)，難以通過節(jié)點(diǎn)之間的多跳路由進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸和匯聚，因此為了實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集，通常利用水下機(jī)器人（Autonomous Under

2、water Vehicle，AUV）來收集數(shù)據(jù)。AUV如何在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)，訪問稀疏布置的水下傳感器節(jié)點(diǎn)，在完整收集所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)的前提下，降低能量損耗是一個(gè)關(guān)鍵問題。本文針對(duì)這一問題，研究并提出了一種基于K-Means的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)AUV數(shù)據(jù)收集方法，并通過大量仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。
　　本文研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新之處如下:
　　(1)提出一種基于K-Means聚類的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)AUV數(shù)據(jù)收集方法。首先利用

3、K-Means聚類方法對(duì)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行劃分，并以節(jié)點(diǎn)通信范圍為約束條件得到網(wǎng)絡(luò)劃分結(jié)果，即多個(gè)網(wǎng)絡(luò)“子團(tuán)”;然后確定網(wǎng)絡(luò)子團(tuán)的中心作為數(shù)據(jù)收集點(diǎn);最后依據(jù)多個(gè)數(shù)據(jù)收集點(diǎn)形成AUV的最優(yōu)移動(dòng)路徑。大量仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以有效地規(guī)劃出水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中AUV的移動(dòng)路徑，不僅可以完成全網(wǎng)數(shù)據(jù)收集任務(wù)，而且具有AUV移動(dòng)路徑短，耗時(shí)短，能耗效率高的優(yōu)點(diǎn)。
　　(2)設(shè)計(jì)了一種基于類內(nèi)距離的網(wǎng)絡(luò)子團(tuán)動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制。由于水下環(huán)境復(fù)雜多變