面向 underwater 声学传感器网络的公平性、有效性与鲁棒性：一种半合作方法
网络与互联网体系结构
2025-08-12 v1
摘要
本文探讨了在不完美且能量受限的 underwater 声学传感器网络 (IC-UASN) 中的公平有效通信与鲁棒性。具体而言，研究了意外节点故障对网络性能在时变声学信道下的影响。每个节点都需满足质量服务 (QoS) 要求。然而，实现个体 QoS 要求可能干扰其他并发通信。underwater 节点在完全合作方法下过度依赖其他节点的理性行为，在不完美条件下难以在个体 QoS 与全局公平有效通信之间寻求权衡。因此，本文提出了半合作功率分配方法 (SECOPA)，以实现 IC-UASN 中的公平有效通信与鲁棒性。该方法基于分布式多智能体强化学习 (MARL)，目标有二重性：一方面，每个智能节点个体决定传输功率，以同时优化个体与全局性能；另一方面，发展先进的训练算法，在不完美环境下进行训练，以构建适应时变声学信道并处理网络中意外节点故障的鲁棒模型。数值实验表明，我们提出的方法具有有效性。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.07578,
title = {Achieving Fair-Effective Communications and Robustness in Underwater Acoustic Sensor Networks: A Semi-Cooperative Approach},
author = {Yu Gou and Tong Zhang and Jun Liu and Tingting Yang and Shanshan Song and Jun-Hong Cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.07578},
year = {2025}
}