关键词:
事件触发
分布式系统
差分隐私
集员估计
时滞
摘要:
分布式计算是由多个软件之间进行信息共享的技术,可以在一台或由多台计算机通过网络连接起来的机器上运行。分布式计算通过将一个复杂应用分解为多个部分,分配给多台计算机处理,从而减少运行时间实现资源共享。在分布式系统中邻居传感器之间进行信息交流是必要的,但频繁的信息交流会导致资源紧张、网络拥塞,最终导致系统不稳定,甚至存在数据包丢失和传输延迟等问题,所以需要设计一种算法减少传感器之间信息交流频率。事件触发机制的原理是降低传感器传输数据的频率,通过“事件”设置采样时刻的触发条件,只有满足触发条件时,传感器之间才会进行信息传输,从而降低了数据传输频率,实现资源高效利用。由此引发了如何利用滤波方法进行高效的分布式处理成为挑战。依据事件触发的工作原理和在状态估计领域的作用,基于事件触发的分布式系统滤波方法成为热门研究课题。主要工作如下:(1)针对安全性问题,研究无线传感器网络中受隐私保护的分布式离散时变线性系统滤波方法。在网络中,传感器之间进行信息交流时易遭受网络攻击,使其安全性受到威胁,为此建立了一个含有隐私保护的离散时间线性时变系统。为系统的初始状态加入服从拉普拉斯(Laplace)分布的隐私噪声,以此设计一个集员估计器,并对系统的差分隐私性进行分析。在此基础上分析了系统真实状态以及期望分布估计量的存在形式,并对系统稳定性进行分析。最后通过仿真例子证明加入差分隐私后的模型在得到准确估计值的基础上还可以保证系统状态安全性。(2)针对资源的有限性,研究存在通信约束问题的分布式系统滤波方法。在无线传感器网络中,传感器之间进行频繁的信息交换需要依赖大量的网络通信资源。但在实际应用中,网络通信资源是有限的,传感器之间频繁的数据交换会导致网络拥塞、传输延迟或数据包丢失。为了降低传感器之间信息传输频率,提高通信资源利用率,设计了一种含有隐私保护的基于动态事件触发的集员估计器,并对系统的隐私性进行了分析,保证了系统真实数据的安全性。在此基础上,采用递归凸优化方法分析了含有差分隐私方法的事件触发集员估计器,然后研究了系统的稳态性能。最后,通过一个实例验证了所提出的包含隐私保护方法的分布式滤波器的可行性。(3)针对通信延迟问题,研究无线传感器网络中存在通信时延的分布式离散时变线性系统滤波方法。在实际应用中,由于复杂环境和很多不确定因素的影响,使得传感器在信息交流过程中不可避免的会产生信息碰撞或信息重发,无法即时的传递或接收到信息。这就导致了信息传输的延迟,出现系统时滞,使得系统的状态估计问题复杂化,甚至产生错误结果。针对系统时滞问题,利用新息重组分析方法对存在时滞的观测序列进行重组,得到不含时滞的观测序列和新息序列。根据新观测序列建立不含时滞的输出测量模型,然后在此基础上设计了一个含有隐私保护的集员估计器,并对估计器和系统稳定性进行分析。最后通过仿真实验验证了引入隐私保护的时滞系统模型的可行性。