基于自主水下机器人的水下恶意节点检测算法

来源：计量学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：刘浩然, 尹晨懿, 覃玉华, 赵世伟, 张凡

摘要：针对恶意节点在水下定位通信时会传递虚假数据，影响水下无线传感网络节点定位准确度，提出一种基于自主水下机器人（AUV）的恶意节点检测算法（AUV-MNDA）。该算法通过AUV与各节点的信息交互，收集通信成功次数、虚假坐标和信号接收指示强度等信息，建立通信成功率、通信数据真实度和通信非延迟度3种信誉度指标，进而结合信誉度指标信息熵形成信誉度评价集合。此外，考虑到AUV的恶意诽谤行为，该算法提出递归寻优检测机制，对经逐步优化的节点信誉评价进行加权处理，实现有效检测恶意评价，从而改善定位准确度。仿真结果表明，恶意节点比例小于50%时，AUV-MNDA算法能保持90%以上的检测准确度。此外，相较于MNDA，LABTM和TMIS算法，AUV-MNDA算法的水下节点定位误差分别降低了6%，8%和16%。

关键词：恶意节点检测,节点定位,自主水下机器人,信誉度指标,水下无线传感网络,三边定位法

基金资助：河北省自然科学基金(D2024203008)