【摘 要】
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智慧航道的建设作为国家智能海上交通建设工作重要部分,交通运输部已将其列为重点研究课题。航道作为航运发展的基础设施,大力推进智慧航道建设,实现水文气象监测、水位遥测遥报、视频监控、流量监测全域感知,为船舶提供精准助航、高效过闸、水运信息等服务。航道的实时监测对加快智慧航道建设、提升航道管理效率、加强智能化信息服务具有重大意义。首先,在智慧航道应用背景下,本文针对一种基于智能航标（Intelligen
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智慧航道的建设作为国家智能海上交通建设工作重要部分,交通运输部已将其列为重点研究课题。航道作为航运发展的基础设施,大力推进智慧航道建设,实现水文气象监测、水位遥测遥报、视频监控、流量监测全域感知,为船舶提供精准助航、高效过闸、水运信息等服务。航道的实时监测对加快智慧航道建设、提升航道管理效率、加强智能化信息服务具有重大意义。首先,在智慧航道应用背景下,本文针对一种基于智能航标（Intelligent Aids to Navigation,IAto N）的近海传感网（IAto N-based Offshore Sensing Network,IOSN）架构模型开展研究。该模型可实现对航道的实时监测,为实际工程部署提供理论参考。其次,对IOSN架构中网元设备布局规划与优化（Layout Planning and Optimization,LPO）问题构建数学模型,在满足网络连通性、覆盖率、距离及容量等约束条件下,以部署总成本为优化目标,采用Gurobi优化求解器对LPO问题进行求解,通过不同规模场景下的仿真研究,验证模型切实有效并可扩展。针对大规模网络中Gurobi运行时间过长甚至无法求解的问题,本文提出基于贪心算法（Greedy Algorithm,GA）和改进贪心算法（Improved Greedy Algorithm,IGA）的LPO问题求解方法,通过大量仿真实验,验证IGA算法可快速求解LPO问题且具有较低的部署总成本。最后,针对水下传感器节点能量受限问题,本文引入水下移动充电技术,对IOSN架构下的能效优化（Energy Efficiency Optimization,EEO）问题构建数学模型,然后研究基于水下自主航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）的水下无线可充电传感器网络（Underwater Wireless Rechargeable Sensor Networks,UWRSNs）的移动充电算法。接着,本文提出K-Means算法对AUV进行充电任务分配,在此基础上,综合考虑剩余能量和移动能耗两种因素,提出混合充电（Hybrid Charging,HC）算法对AUV进行路径规划。通过对比最低能量优先充电（Lowest-energy Priority Charging,LPC）算法和最短路径优先充电（Shortest-path Priority Charging,SPC）算法,验证HC算法具有较高能效且可有效提升网络生存时间。
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