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Aggregation-Based Remote State Estimation Secrecy With Pseudo-Random Numbers for Networked Systems
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AI
DOI：10.1109/TCST.2025.3628009.png)
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摘要
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本文关注在存在窃听者的情况下，网络化系统的远程状态估计保密问题。当前大多数研究主要集中在对一种配备了预定义估计结构的窃听者的研究上。为了增强对窃听者的抵抗能力，本文同时考虑了两种不同类型的逻辑窃听者，即具备与合法用户相同知识水平的smart eavesdroppers，以及naive eavesdroppers，其对编码过程一无所知。此外，我们提出了一种基于聚合的保密编码，该编码采用伪随机数，并结合了伪随机实数序列和伪随机二进制调度器。通过引入松弛变量，提出了$\alpha $ -相对保密，其灵活性高于传统的相对保密。然后，在特定条件下证明了经典的完善保密和 newly proposed $\alpha $ -相对保密。此外，用户和窃听者的估计性能可以通过设计聚合结构和伪随机样本的概率分布来调整，而非仅由通信信道特性决定，这与以往的工作不同。最后，通过针对两个具有不同稳定性特征的系统进行的数值实验，验证了所提出的编码方法的有效性。
Keyword:
Data aggregation
eavesdropping attacks
networked systems
packet dropping
pseudo-random numbers
remote state estimation
期刊
IF:
3.9
论文数:
4.9K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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