Debido a las limitaciones del entorno, los recursos energéticos en las redes de sensores submarinos (USNs) son limitados, por lo que es crucial mejorar su eficiencia energética. Con este fin, se utilizan vehículos submarinos autónomos (AUV) con una alta capacidad de cálculo para procesar las mediciones y optimizar la topología USN aprovechando la movilidad del AUV para mejorar la precisión del seguimiento. En primer lugar, se propone un algoritmo de filtro de Kalman extendido centralizado (TD-CEKF), que combina la estimación de los retardos en la transmisión acústica. En segundo lugar, se establece una relación matemática entre la posición del AUV y la estructura topológica de la USN, y se construye un objetivo de optimización sobre esa base. Por último, se introduce una función de penalización para convertir el objetivo en uno sin restricciones, y, mediante el descenso de gradiente, se busca la mejor posición del AUV para optimizar la estructura USN. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto supera eficazmente el impacto de los retardos de transmisión en el seguimiento de objetivos y mejora su rendimiento.

Red de sensores submarinos; Seguimiento de objetivos; Estimación del retraso; Vehículo submarino autónomo