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Differentially Private Mean-Square Output Consensus for Heterogeneous Multiagent Systems: An Asynchronous Sampled-Data Interactions Scheme
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PRE
AI
DOI：10.1109/TIFS.2025.3613051.png)
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摘要
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本文研究了具有间歇信息传输的异步采样数据交互下，连续时间异构多智能体系统的隐私保护平均一致性问题。为解决由智能体特定的异步采样数据及时变通信延迟带来的挑战，引入了一种结合共享采样周期策略的时间平移方法，有效将异步问题转化为同步框架。随后，设计了集成分布式混合控制器，并加入时变噪声注入，使智能体仅在采样时刻处理敏感信息，从而在保持轨迹可用的同时实现隐私保护。接着，提出了与期望的$\varepsilon $-差分隐私预算及系统收敛精度对应的双控制机制的可调参数，即时变步长和噪声参数，并深入分析了控制性能与隐私保护之间的权衡。结果表明，所提出的协议能够实现预定精度和隐私预算下的渐进无偏均方输出一致。数值算例验证了理论结果。
Keyword:
Heterogeneous multiagent systems
differential privacy
mean-square output consensus
asynchronous sampled-data
期刊
IF:
8
论文数:
5.3K
被引数:
2.3W
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