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实验室林川教授的论文被国际顶级期刊 ieee journal on selected areas in communications (if=13.081) 录用，祝贺！

underwater pollution tracking based on software-defined multi-tier edge computing in 6g-based underwater wireless networks

ieee journal on selected areas in communications,
2022 (sci index, if=13.081)

即将到来的 6g 网络有望实现空中-地面-水下一体的无线网络的愿景。随着水下物联网技术的迅速发展，自主水下航行器（auv）辅助的水下无线网络（uwns）应运而生。本文将auv辅助的uwn应用于水下污染的智能跟踪。为了执行智能水下污染跟踪，我们提出了基于集群auv的网络系统和支持软件定义网络 (sdn) 的集群auv网络系统 (sdn-auvns) 新范式。我们将移动边缘计算（mec）的概念引入到sdn-auvns的控制中，并提出将sdn-auvns升级为具有多层边缘计算能力的控制平面。通过所提出的系统架构，我们采用人工势场理论来构建网络控制模型，特别是针对特定浓度的水下污染等势线，提出了 sdn-auvns 的水下跟踪模型。此外，为了给等势线跟踪提供准确的路径规划，我们利用线性机制来优化和修正 sdn-auvns 的控制输入。最后，给出了一种快速联合控制算法，可以智能调度sdn-auvns跟踪水下污染等势线，并同时提出了一种名为“反向距离加权”的智能方法来优化 sdn-auvns 的检测样本。实验结果表明，提出的方案在误差范围内跟踪/测量等势线方面具有较优的性能。