Secure Localization for Underwater Wireless Sensor Networks via AUV Cooperative Beamforming With Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
In harsh underwater environments, the localization of network nodes faces severe challenges due to open deployment environments. Most existing underwater localization methods suffer from privacy leaks. However, privacy protection schemes applied in terrestrial networks are not viable for underwater acoustic networks due to stratification effects and multipath complexities. In this paper, we introduce a secure localization scheme for underwater wireless sensor networks (UWSNs) utilizing cooperative beamforming among mobile underwater anchor nodes. With this scheme, the underwater sensor communicates and ranges with mobile anchor nodes to perform self-localization via time difference of arrival (TDOA) algorithm. However, the presence of eavesdroppers poses a threat by intercepting information emitted by the anchors. To avoid localization information leakage, then we model the secure localization requirement as a multi-anchors multi-objective dual joint optimization problem to enhance both security and energy performance. The deep reinforcement learning (DRL)-based multi-agent deep deterministic policy gradient (MADDPG) algorithm is applied to solve the optimization problem. Both simulation and field experimental results robustly validate the efficiency and accuracy of the proposed secure localization scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».