[论文解读] Topology Control for Energy-Efficient Localization in Mobile Underwater Sensor Networks using Stackelberg Game

Yali Yuan, Chencheng Liang+3 more|arXiv (Cornell University)|May 31, 2018

Underwater Vehicles and Communication Systems参考文献 25被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于单领导者多追随者Stackelberg博弈的节能定位算法（EELA），用于移动水下传感器网络，以优化发射功率并最小化能量消耗。通过将传感器节点建模为领导者，锚节点建模为追随者，EELA实现了纳什均衡，平衡了定位精度与能量效率，在保持较低定位误差和延迟的同时，将每节点平均能耗降低了48%（相较于基线方案）。

ABSTRACT

The characteristics of mobile Underwater Sensor Networks (UWSNs), such as low communication bandwidth, large propagation delay, and sparse deployment, pose challenging issues for successful localization of sensor nodes. In addition, sensor nodes in UWSNs are usually powered by batteries whose replacements introduce high cost and complexity. Thus, the critical problem in UWSNs is to enable each sensor node to find enough anchor nodes in order to localize itself, with minimum energy costs. In this paper, an Energy-Efficient Localization Algorithm (EELA) is proposed to analyze the decentralized interactions among sensor nodes and anchor nodes. A Single-Leader-Multi-Follower Stackelberg game is utilized to formulate the topology control problem of sensor nodes and anchor nodes by exploiting their available communication opportunities. In this game, the sensor node acts as a leader taking into account factors such as 'two-hop' anchor nodes and energy consumption, while anchor nodes act as multiple followers, considering their ability to localize sensor nodes and their energy consumption. We prove that both players select best responses and reach a socially optimal Stackelberg Nash Equilibrium. Simulation results demonstrate that the proposed EELA improves the perfor- mance of localization in UWSNs significantly, and in particular the energy cost of sensor nodes. Compared to the baseline schemes, the energy consumption per node is about 48% lower in EELA, while providing a desirable localization coverage, under reasonable error and delay.

研究动机与目标

• 解决移动水下传感器网络（UWSNs）中高能耗的问题，其中传感器节点依赖不可更换的电池。
• 在通信带宽有限且传播延迟高的稀疏UWSNs中提升定位性能。
• 通过拓扑控制优化发射功率，最小化传感器节点（主要能耗源）的能量消耗。
• 设计一种无需额外硬件或成本的去中心化、节能定位协议。
• 在真实水下环境（包括动态洋流和节点移动性）下实现高定位覆盖率和精度。

提出的方法

• 将定位问题建模为单领导者多追随者Stackelberg博弈，其中传感器节点为领导者，锚节点为追随者。
• 为领导者和追随者定义效用函数，权衡定位能力（如可通信锚节点数量）与能耗。
• 通过博弈论分析推导传感器节点与锚节点的最优发射功率策略，确保收敛至纳什均衡。
• 在传感器节点的决策过程中引入“两跳”锚节点信息及能耗成本，以提升定位鲁棒性。
• 设计EELA协议，基于推导策略实现传感器节点与锚节点之间去中心化、节能的通信。
• 利用锚节点的信标消息进行三边测量以估计传感器节点位置，同时最小化传输范围以减少能耗。

实验结果

研究问题

• RQ1 在电池资源有限的移动水下传感器网络中，如何实现节能定位？
• RQ2 传感器节点与锚节点的最优发射功率策略是什么，能够平衡定位精度与能耗？
• RQ3 Stackelberg博弈模型能否有效捕捉UWSNs中传感器节点与锚节点之间的去中心化交互？
• RQ4 所提出的EELA方案在不同环境条件（如洋流速度和节点移动性）下的表现如何？
• RQ5 所提方法在保持可接受的定位误差和延迟的前提下，能在多大程度上降低能耗？

主要发现

• 所提出的EELA算法相较于基线OLTC方案，将每节点平均能耗降低了约48%。
• EELA在不同洋流速度（2–4 m/s）下实现了96.2%的高平均定位覆盖率，表现出对环境变化的强鲁棒性。
• 平均定位延迟（ALD）为6.87秒，与OLTC（6.85秒）相当，其中EELA-Min因采用最小发射功率，延迟降低11%。
• 平均定位误差（ALE）为3.18米，EELA-Min达到最低误差（3.17米），EELA-Max最高（3.30米），均处于可接受范围内。
• 在不同洋流速度下，系统保持稳定性能，ALC变化小于0.1%，AEN波动小于1%（2–4 m/s条件下）。
• 随着洋流速度从2 m/s增至4 m/s，定位误差从3.2米增至8.4米，但误差与传感器节点数量保持一致，表明系统稳定性良好。