目标跟踪是水下无线传感器网络（UWSNs）广泛的应用之一。由于声波信道的时间和空间变化，水下声学通信受到极其有限的带宽的限制。为减少网络拥堵，通过量化缩短本地传感器到融合中心传输的数据长度变得重要。尽管量化可以降低带宽成本，但它也由于量化后的信息损失而导致跟踪性能下降。为解决这个问题，本文提出了一个基于最优量化的目标跟踪方案。该方案通过最小化量化引起的额外协方差来提升低比特量化测量的跟踪性能。模拟结果表明，与基于传统均匀量化的目标跟踪方案相比，本文方案表现得更为优越，并且数据长度的增加对我们的方案影响很小。其跟踪性能从2比特到3比特仅提高了4.4%，这意味着我们的方案对数据比特数量的依赖性较弱。此外，我们的方案也较弱地依赖于参与的传感器数量，因此在稀疏的传感器网络中也可以良好地工作。在6×6×6的传感器网络中，与4×4×4的传感器网络相比，参与者传感器的数量增加了334.92%，而使用1比特量化测量的跟踪精度仅提高了50.77%。基于最优量化的目标跟踪方案能够实现对数据效率的追求，这符合低带宽UWSNs的要求。
本文的研究重点在于解决UWSNs中由于带宽限制而带来的数据传输效率问题。量化技术是一种有效的数据传输优化手段，可以减少需要传输的数据量，从而降低网络的拥堵状况。但问题在于，量化过程中信息的损失会对目标跟踪的精度造成影响。为了克服这一难题，研究者们提出了一种最优量化方案，该方案的核心是通过计算来最小化量化过程中的信息损失，即降低由量化带来的附加协方差。该方案不仅在模拟环境中表现出了优秀的性能，而且在实际应用中具有一定的鲁棒性，即使在传感器数量有限的环境中也能够保持较高的跟踪精度。
文章中所提的最优量化方案，其重要性体现在它能够使得低比特量化测量的跟踪性能得到显著提升。在技术实现上，该方案侧重于对量化参数的优化，通过精细的算法调整，实现在信息损失和数据压缩之间取得平衡。该方案的一个显著特点是，它对数据长度和传感器数量的依赖性较弱。即使数据比特数增加，对整体性能的提升幅度有限，这说明该方案具有较高的数据效率。同时，即便在传感器数量稀少的情况下，方案依然能够维持较好的跟踪准确性。
文章提到的跟踪性能提升只有4.4%从2比特到3比特，说明最优量化方案在不同数据比特数量下的性能变化不大，显示了它在不同场景下的适应性和稳定性。对于1比特量化测量，在6×6×6的传感器网络中与4×4×4的传感器网络相比，参与者传感器数量大幅增加，但跟踪精度的提升幅度有限，这进一步强化了方案的高效性。这种高效性是水下无线传感器网络技术发展中的一个重要突破，它为低带宽环境下的精确目标跟踪提供了新的可能。
在水下无线传感器网络的研究中，本文提出的基于最优量化的跟踪方案具有很好的实用前景。该方案不仅能够为水下通信领域的研究者提供有效的技术参考，而且对于那些关注于提升数据传输效率和网络性能的实际应用开发者也具有指导意义。在未来，随着UWSNs技术的不断发展和优化，这类高效的数据传输和处理方案将越来越受到重视。
