一、项目简介

（简要介绍该项目的前沿行业技术背景，围绕该研究主题开展大学生创新实践研究的范围和方向，以及能为学生提供的实验条件，如场所、软硬件设备、实验平台等）

随着信息技术和物联网（IoT）技术的快速发展，海洋物联网逐渐成为一个新兴的研究方向。海洋物联网通过各类传感器、通信设备和网络协议，将海洋中的各种物体和现象（如海洋监测、气象数据采集、船舶通信等）互联，实现对海洋环境的全面感知和管理。海洋物联网为智慧海洋的实现提供了核心的数据采集和传输手段，几乎所有的智慧海洋应用都依赖于海洋物联网技术。其中，面向海洋物联网的通信技术尤其重要，通信协议的高效性直接影响到数据传输的质量、延迟和能耗。

定向MAC（媒体接入控制）协议是海洋物联网中的关键技术之一，MAC协议负责控制设备如何共享通信媒介，决定数据传输的效率和稳定性。在海洋环境中，由于水下通信的特殊性，如信号衰减、时延、带宽有限等，传统的MAC协议往往无法满足高效、低延迟、大规模数据传输的需求。深度强化学习（DRL）作为一种新兴的智能优化技术，近年来在通信网络、特别是无线通信中展现出了巨大的潜力。通过深度学习和强化学习的结合，DRL能够自动调整和优化MAC协议的参数，从而提升通信效率、降低能耗，并且能够动态适应复杂多变的海洋环境。因此，“面向海洋物联网的基于深度强化学习的定向MAC协议研究”旨在通过引入深度强化学习算法，优化海洋物联网中的定向MAC协议，解决现有协议在复杂海洋环境下的通信瓶颈，提升数据传输的可靠性和效率。

在这一项目的背景下，创新实践研究主要围绕以下几个方面展开：

1)  深度强化学习算法在MAC协议中的应用

探索深度强化学习算法如何与传统MAC协议结合，优化海洋物联网中的通信策略。设计新的DRL算法，通过动态调整协议参数（如传输功率、信道选择、时隙分配等）来提高通信性能。

2)  海洋环境下的定向通信建模与仿真

构建海洋环境的通信模型，模拟海洋物联网的传输环境，基于该模型，通过仿真实验验证不同DRL优化的MAC协议的效果。

3)  定向通信与多用户调度

研究如何利用定向通信提高海洋物联网系统的传输速率。设计多用户调度策略，优化有限带宽下多个设备之间的通信效率，避免资源冲突与竞争。

4)  系统优化与能效研究

研究如何通过深度强化学习降低通信系统的能耗，优化MAC协议，减少通信中的冗余、延迟，提高传输效率和可靠性。

本项目将深度强化学习与海洋物联网的通信协议优化相结合，具有较高的技术前瞻性和创新性。大学生可以通过参与该项目，掌握深度强化学习的基本原理与实践应用，了解海洋物联网的实际问题，并运用先进的通信技术进行问题解决。在实验条件上，提供了丰富的软硬件资源和实验平台，学生可以通过仿真实验、实际硬件测试等方式，进行创新性研究，提升自身的科研能力和工程实践能力。

二、招募学生要求

（学生参与项目研究所需的知识背景、技术能力等要求）

 1. 基础知识背景要求

1）通信原理与网络协议： 学生应具备一定的通信基础知识，包括无线通信、网络协议、媒体接入控制（MAC协议）、信道分配等内容。

2）深度学习与强化学习： 学生应具备机器学习和深度学习的基础知识，特别是深度强化学习。了解强化学习的基本概念，如Q-learning、Policy Gradient、Deep DQN等，并具备使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的实践经验。

3）海洋物联网基础：了解物联网技术，尤其是在海洋环境中的应用，包括传感器网络、通信协议以及数据采集和传输技术。尽管深度海洋物联网知识可以通过项目中学习获得，但有一定的物联网背景将是加分项。

2. 技术能力要求：

1）编程能力：熟悉至少一种编程语言，需要掌握一定的编程技能和算法设计能力，推荐Python，用于实现深度学习算法和数据处理，能够编写并调试基于深度强化学习的代码。

2）仿真与建模能力：能够构建和模拟海洋物联网中不同网络条件下的通信环境，进行网络协议的优化与调整。

3)数据分析与可视化：熟悉数据分析工具，能进行性能数据的分析与评估，并使用可视化工具将实验结果进行图形化展示。

4）团队合作与沟通能力：该项目需要学生应具备良好的沟通和团队合作能力，能够在团队中积极交流和讨论，清晰地表达自己的思路，特别是在面对复杂问题时能有效地进行分析，协作完成任务。

3.其他

对物联网技术在不同场景中的应用（如海洋物联网）有一定的理解或兴趣，且有相关领域（如物联网、深度学习、无线通信等）的科研经验，能够帮助学生更快地适应项目研究任务。学生应具备一定的时间投入，并参与定期的讨论和汇报。