10、基于强化学习的水下传感器网络异步定位技术解析

基于强化学习的水下传感器网络异步定位技术解析

1. 计算复杂度分析

在水下传感器网络（USNs）的定位过程中，计算复杂度是一个关键考量因素。对于$H_{A,s + 1}$的计算复杂度$\Omega_2$，其表达式如下：
$\Omega_2 =$
$12L$（计算$2(H_{qA}^{A,s + 1})^T\sigma_A \hat{\overline{(P_{A,i,k})}}$的成本）
$ + 12L$（计算$\nabla_{\rm A}(\hat{\overline{P_{A,i}}})$的成本）
$ + 24L$（计算$\gamma_A\nabla_{\rm A}^T(\hat{\overline{P_{A,i,k + 1}}})W_{A,s + 1}$的成本）
$ + 14L$（计算$\overline{\delta_A}\sigma_A{\Xi}^T$的成本）
$ + 6L$（计算$H_{qA}^{A,s + 1} - \overline{\delta_A}\sigma_A{\Xi}^T$的成本）

其中$\Xi = 2(H_{qA}^{A,s + 1})^T\sigma_A \hat{\overline{(P_{A,i,k})}} + [\gamma_A\nabla_{\rm A}^T(\hat{\overline{P_{A,i,k + 1}}})W_{A,s + 1}]$。

而被动传感器节点$j$的计算复杂度$\Omega_3 = 658 + 4K + 634L$。将此结果扩展到其他主动和被动传感器节点，总权重计算的计算复杂度$\Omega = M(\Omega_1 + \Omega_2) + N\Omega