17、基于深度强化学习的水下传感器网络隐私保护定位方案

基于深度强化学习的水下传感器网络隐私保护定位方案

在水下传感器网络（USNs）的应用中，准确的节点定位至关重要。然而，传统的定位方案存在位置信息泄露的风险，并且在非均匀水下介质中，定位的准确性和隐私保护面临诸多挑战。本文将介绍一种基于深度强化学习（DRL）的隐私保护定位解决方案，旨在解决这些问题。

1. 背景与动机

为了实现USNs的准确定位，已经开发了大量的水下定位方案。典型的方案包括信息收集、距离测量和位置估计三个步骤。但在这个过程中，位置信息的泄露是不可避免的，因为相对距离会被暴露给网络，而锚节点的位置也会被输入到定位估计器中。

USNs通常部署在恶劣的环境中，忽视隐私保护会使定位系统容易受到各种攻击。例如，敌人获取锚节点的位置信息后，可能会攻击锚节点，破坏整个定位系统；或者通过关联距离测量值和监测区域来推断传感器节点的位置。因此，在定位过程中保护锚节点和传感器节点的位置隐私是必要的。

现有的隐私保护定位协议主要分为两类：加密技术和信息隐藏技术。加密技术虽然能提供较强的隐私保护，但通信和计算开销高，不适合USNs；信息隐藏技术具有计算效率高和避免额外定位误差的优点，但依赖于直线数据传输的假设，在非均匀水下介质中不适用。此外，现有的定位估计器主要包括基于最小二乘法和基于凸优化的估计器，但它们在处理非凸和非光滑的定位问题时存在局限性。

2. 深度强化学习的优势

深度强化学习（DRL）是人工智能算法的一个高级分支，通过训练神经网络帮助智能体实时做出全局最优决策。DRL的优点在于不需要进行凸松弛，能够获得全局最优解。因此，采用DRL来解决USNs的隐私保护定位问题是一个有前景的方向。

3. 主要贡