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Differentially Private Consensus of Multiagent Systems Under Binary-Valued Communications
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PRE
AI
DOI：10.1109/tac.2026.3668109.png)
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摘要
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本文研究了连续时间异构多智能体系统的差分隐私输出一致性问题。提出了一种融合估计、控制和隐私的算法。为防止隐私泄露，每个智能体构建一个与其自身初始输出相关的辅助变量，并向该变量添加非衰减噪声。为考虑网络带宽限制，每个智能体将含噪声的辅助变量量化为1比特二值数据，并在某些脉冲时间点将其传输给邻居。基于接收到的信息，每个智能体构建递归投影算法以估计其邻居的辅助变量，并更新自身的辅助变量。然后，每个智能体利用其自身状态和辅助变量设计控制器，以实现均方输出一致。为表征隐私保护程度，推导了所提机制的差分隐私指数。与现有工作相比，本文仅需1比特通信带宽，且控制信号无需持续反馈到原系统。从量化和控制的角度，可节省通信资源。通过一个例子验证了理论结果的有效性。
Keyword:
Binary-valued communications
differentially private consensus
heterogeneous multiagent systems (MASs)
impulsive control
recursive projection algorithm
期刊
IF:
7
论文数:
1.3W
被引数:
6.7W
机构
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