吉大智慧海洋WUWNet'21论文发表

发布日期：2022-09-04 点击量：

Best Paper

# 祝继锋 #

祝继锋，2017级博士研究生。该论文获得了本届会议的最佳论文奖，发表题为《uw-WiFi: An Underwater Wireless Sensor Network for Data Collection and Network Control in Real Environments》的论文。创新性的提出了一种新的水声网络架构。可实现对部署区域水下传感器的数据采集并回传，以及通过岸基控制平台对网络节点的控制等功能。同时，这种网络可以根据不同的应用需求，部署动态或静态等不同类型的网络节点。为了实现以上功能，论文介绍了设计并实现对各层网络协议。通过在实际海上环境下对该网络架构进行的测试，验证了网络结构稳定性并取得了良好的网络性能。

Other Papers

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勾毓同学，2018级博士研究生。发表题为《Achieving Time-Sharing and Spatial-Reuse Underwater Wireless Sensor Networks with Communication Fairness: A Distributed Deep Multi-Agent Reinforcement Learning Approach》的论文。针对水下网络中重要的通信公平性问题，提出了一个基于多智能体强化学习的功率分配算法，通过合理调度节点的发送功率，联合优化水下无线传感器网络中通信容量和通信公平性。论文对提出的方法与通用的功率分配方法进行比较，实验结果表明，提出的方法适用于资源受限的水声通信网络，可以指导实际网络部署。

勾毓，2018级博士研究生。发表题为《Achieving Time-Sharing and Spatial-Reuse Underwater Wireless Sensor Networks with Communication Fairness: A Distributed Deep Multi-Agent Reinforcement Learning Approach》的论文。针对水下网络中重要的通信公平性问题，提出了一个基于多智能体强化学习的功率分配算法，通过合理调度节点的发送功率，联合优化水下无线传感器网络中通信容量和通信公平性。论文对提出的方法与通用的功率分配方法进行比较，实验结果表明，提出的方法适用于资源受限的水声通信网络，可以指导实际网络部署。

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张桐，2018级博士研究生。发表题为《A Scalable and Fair Power Allocation Scheme Based on Deep Multi-Agent Reinforcement Learning in Underwater Wireless Sensor Networks》的论文。论文分析了水下通信网络的约束条件，提出了一种基于深度多智能体强化学习的分布式功率分配机制。根据高度变化的水声通信环境，动态调整发送功率。提出的方法通过提高网络中并发通信的数量，提高网络容量，并且由于提出的方法是分布式的，降低了由通信开销引起的时延。

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国婧倩，2019级博士研究生。发表题为《Analysis of the Factors Affecting the Communication Between AUV and Acoustic Modem: From the Perspective of Experiments》的论文。论文基于AUV水下动态通信湖上试验和海上试验的数据结果，分析影响AUV水声通信的3个关键因素：AUV航行速度不稳定产生的多普勒效应，AUV航行姿态变化导致接收端的信号强度减弱，与海洋环境相关的多径效应，并从AUV和水声通信机两个角度提出改进方向以提高AUV水下动态通信的可靠性。

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郭佳妮，2020级博士生。发表题为《Aqua-Psim: A Semi-Physical Simulation Platform Based on NS3 for Underwater Acoustic Network》的论文。论文设计了一个基于NS3的半实物水声通信网络仿真平台：Aqua-Psim，可用于模拟不同场景、不同协议、不同规模的水声通信网络。Aqua-Psim通过结合真实声通机，更准确地为仿真节点配置通信参数。基于Bellhop射线追踪构建传播模型，更真实地模拟水声信号的传播。为构建可靠、稳定、高效的水下通信及网络系统提供精准、低成本的测试平台。

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路易青，2019级硕士研究生。发表题为《Design of Underwater Sensor Data Acquisition and Processing System for UWSNs》的论文，论文主要针对水下传感器网络的特点，设计并实现可在水下WIFI式组网中完成传感器数据采集和处理的系统，主要讨论了水下CTD数据，光学图像数据，声呐数据的压缩处理方法，并通过真实海洋试验验证该系统的有效性。

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陈子辛，2019级硕士研究生。发表题为《Studying the Influence of UAC on Network Performance in Real Sea Experiments》的论文。论文通过实际海试采集到的实验数据研究水声信道对网络性能的影响。该论文将对水下传感器网络的仿真与实际海试提供帮助。