14、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。传统的水下定位方案主要包含信息收集和位置估计两个阶段。在信息收集阶段,利用水下锚节点提供定位参考,测量信号强度、时间戳或距离等位置相关信息;在位置估计阶段,由集中节点或目标自身计算位置信息。然而,这种方式不可避免地会导致位置信息泄露,因为锚节点的位置信息需要暴露给网络。

虽然陆地上已经有许多隐私保护定位方案,如基于同态加密、匿名化、混淆技术等的方案,但由于水下环境存在异步时钟和分层效应等问题,这些陆地方案无法直接应用于 USNs 的定位。因此,需要专门针对 USNs 设计隐私保护的异步定位解决方案。

2 关键模型介绍

2.1 网络架构

为实现隐私保护定位,采用了包含三种不同类型节点的网络架构:
- 水面浮标 :借助电磁通道,利用 GPS 技术获取准确的时间参考和位置,为锚节点提供自定位和时钟同步服务。
- 锚节点 :直接与水面浮标通信,假设其时钟已同步,位置已知。其作用是为目标提供定位参考。
- 目标 :考虑静态目标,如石油管道或平台,配备边缘计算系统以进行本地决策。目标的深度信息可通过深度传感器测量,水平位置需要估计,且其时钟与实际时间不同步。为保障 USNs 的安全,目标和锚节点的位置隐私都需要保护。

2.2 时钟和分层模型

2.2.1 时钟模型

考虑包含时钟偏移和时钟漂移的时钟模型:
[T = \alpha

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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