11、水下传感器网络隐私保护异步定位技术解析

水下传感器网络隐私保护异步定位技术解析

1. 引言

在水下传感器网络(USNs)中,有效的定位至关重要。以往提出的一些异步定位算法和联合定位与同步算法,主要包含以下三个过程:
- 锚点发现 :在网络中部署多个非共线的锚节点,为传感器节点提供定位参考。
- 距离测量 :通过时间(或时间差)与传输速度相乘得到距离测量值。
- 位置估计 :利用锚节点的位置和测量得到的距离,设计最优或次优估计器来计算传感器节点的位置。

然而,这些过程没有考虑隐私保护问题,因为锚节点的位置直接暴露给了网络。而USNs通常部署在恶劣甚至不安全的环境中,安全威胁难以避免。忽略隐私保护可能导致隐私泄露,甚至使定位失败。例如,恶意节点若获取锚节点的位置,容易攻击锚节点并破坏整个定位系统。

虽然有一些隐私保护定位方案被提出,如使用加密技术,但加密技术的通信和计算开销高,由于USNs的带宽和能量有限,并不适用于水下定位。也有研究者尝试用信号处理方法,如隐私保护求和(PPS)策略来隐藏锚节点的位置信息,但这些方案依赖同步时钟假设,且未考虑节点的移动特性。而USNs中的时钟通常是异步的,节点也常有被动运动,忽略这些特性会增加测距误差并降低定位精度。

为解决这些问题,提出了一种适用于USNs异步定位的隐私保护解决方案。主要贡献有两个方面:
- 异步定位协议 :设计了异步定位协议,消除异步时钟和移动性的影响,建立传播延迟与位置的关系。与现有工作不同,该协议不要求锚节点和传感器节点的时钟同步,还能补偿时钟偏移和漂移的影

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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