0 引言
      随着海洋经济占各国经济的比重越来越高，各国开发和利用海洋资源的热情逐年提升，使得水下光无线传感器网络（UOWSN）成为了重点研究方向[1]。目前，UOWSN广泛地应用在灾难预警、污染物监控、水文数据的检测和采集、海洋资源勘测、辅助导航以及海洋军事等领域[2]。在众多应用领域中，只有获取所部署节点的坐标位置信息，才能提供有效的检测。因此，如何精准地检测出UOWSN中部署节点的位置尤为重要。
　　 在过去的几十年中，对UOWSN的连接性和覆盖范围问题主要以声波的形式进行了深入研究。文献[3]提出了一种基于连接支配集的策略，结果表明传感器节点的连接性和覆盖范围随着其密度和传输范围的增加也随之提高。文献[4]利用蚁群优化算法在考虑节点分布随机性的情况下最大化地实现网络部署的连接性。然而，由于水声信道传输时延长、信号带宽受限和传输速率低等缺点，使得声波通信已经无法满足人类对海洋资源探索的需求。文献[5]考虑了一种二维空间（2D）下的UOWSN连接性方案，并推导出节点间连通性概率的闭式表达式。考虑到当光信号在实际的水下空间以一定的角度进行全向传输时，此时的2D空间模型则显得过于理想化，本文在此基础之上将其推广至三维（3D）空间，并分析此空间下的连接性。
　　 除了连接性问题之外，UOWSN中节点的定位也非常重要，二者之间的关系是实现众多应用的前提[5-6]。目前，UOWSN中常用的定位方案有到达时间（TOA）、到达时差（TDOA）以及接收信号强度等[7]。文献[8-9]提出一种新型混合声光的UOWSN定位技术，兼顾声光通信的优势以提高节点测量精度。文献[10]假设光学无线通信链路为全向的情况下针对光码分多址网络研究了一种接收信号强度（RSS）和TOA的UOWSN定位方法，结果表明在异步条件下，RSS的定位性能优于TOA；而在同步条件下，二者体现的性能优势相反。文献[11]在考虑测距异常的情况下提出了一种基于RSS的UOWSN鲁棒性定位方案，并优化了参考节点的位置。然而，这些定位方案都没有考虑由于有限的传输距离导致的节点之间的连接性问题。文献[12]考虑了一种Hybrid DV-Hop的定位算法，首先将邻居节点之间的RSS测量值转化为一跳估计距离，然后将已定位的传感器节点充当参考节点，并用于其余传感器节点的后续定位；虽然该方法利用了网络节点的强连接性和高密度性特点扩大了定位范围，但是也将导致后续定位的节点精度进一步降低。
　　 针对以上缺陷，本文首先建立一种基于3D水下光无线通信链路网络模型进行连接性分析，其次提出一种利用RSS定位算法修正标准的DV-Hop算法的网络节点定位算法，最后验证所提算法的优越性。

5 结束语
     本文设计了一种UOWSN通信链路的3D模型，通过分析网络中节点的数量、通信半径以及光发散角等特性推导出了该网络模型下的连接性概率表达式。此外，在标准DV-Hop定位算法的基础上，提出了一种用RSS测距技术修正的分布式算法，从未知节点到信标节点的跳数与距离出发，对其误差修正。仿真验证表明：本文所提算法相比于标准的DV-Hop算法和Hybrid DV-Hop算法均有明显的优势。由于水下环境的复杂性对水下光信号会产生严重的影响，因此亟需研究一种符合实际水下光信号传输的信道模型，这也将是本文下一步研究重点。