18、基于深度强化学习的水下传感器网络隐私保护定位

基于深度强化学习的水下传感器网络隐私保护定位

在水下传感器网络（USNs）中，传感器节点的定位是一个关键问题。为了保护传感器节点的位置隐私，同时实现准确的定位，本文介绍了基于深度强化学习（DRL）的定位估计方法。

1. 时间差与似然函数

利用收集到的消息，传感器节点 (j) 与锚节点 (i) 之间的时间差 (\Delta t_{j,i}) 可表示为：
(\Delta t_{j,i} = [(t_{s,j,i} - t_{s,j}) + (t_{s,i,j} - t_{j#i,i})]/2)

假设每个局部测量的噪声是均值为零、方差为 (\sigma_{mea}^2) 的随机变量。时间差与传播时间的关系为：
(\Delta t_{j,i} = \tau_{j,i} + \omega_{j,i})
其中，(\tau_{j,i}) 是传感器节点 (j) 与锚节点 (i) 之间的传播时间，(\omega_{j,i}) 是测量噪声，满足 (\omega_{j,i} \sim N(0, \sigma_{mea}^2))。

传感器节点 (j) 的位置 (x_{S,j}) 和 (y_{S,j}) 的似然函数可表示为：
(\Lambda_{S,j} = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_{mea}}}\exp\left{-\frac{1}{\sigma_{mea}^2}\sum_{i = 1}^{M}[\Delta t_{j,i} - \tau_{j,i}]^2\right})

传感器节点 (j) 的定位优化问题可表示为：
((x_{S,j}^ , y_{S,j}^ )