19、基于深度强化学习的水下传感器网络隐私保护定位技术解析

基于深度强化学习的水下传感器网络隐私保护定位技术解析

1. 定位算法基础

在定位算法中，随机梯度下降法用于训练整个网络。损失函数的梯度通过一阶导数计算，公式如下：
[
\nabla_{\eta^{#}}L(\eta^{#}) = E\left{2(y_{j,k}^{#} - Q(\hat{P} {S,j,k}, u {S,j,k}; \eta^{#})) \times \nabla_{\eta^{#}}Q(\hat{P} {S,j,k}, u {S,j,k})\right}
]
其中，(y_{j,k}^{#} = r_k + \ell \max_{u_{S,j,k + 1}’} \hat{Q}(\hat{P} {S,j,k + 1}, u {S,j,k + 1}’; \hat{\eta}^{#})) ，(\hat{Q}(\hat{P} {S,j,k + 1}, u {S,j,k + 1}’; \hat{\eta}^{#})) 和 (\hat{\eta}^{#}) 分别是目标 (\hat{Q}) 网络的 Q 值和网络参数。

2. 位置估计步骤

• 步骤 1 ：使用优化后的 (\eta^{#}) ，将 (\hat{P}_{S,j,k}) 作为深度 Q 网络（DQN）的输入来更新 Q 表。
• 步骤 2 ：采用 (\epsilon) - 贪心策略选择动作，获取最优策略 (\pi^{*}(\hat{P}_{S,j,k})) 。
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