差分プライベートKalmanフィルタリングとLQG制御のための二段階アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Degue Kwassi H.; Ny Jerome Le

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204045796417 整理番号：22P0041528

差分プライベートKalmanフィルタリングとLQG制御のための二段階アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

A Two-Stage Architecture for Differentially Private Kalman Filtering and LQG Control

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発行年： 2017年07月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

よりインテリジェントなインフラストラクチャを可能にする大規模モニタリングと制御システムは,個人エージェント,例えば知的輸送システムのユーザから収集される位置トレースから得られた感度データにますます依存している。これらのエージェントの関与を奨励するためには,プライバシー保護方法で情報を処理するアルゴリズムを設計することが重要である。本論文は,プライバシー制約を受けるKalmanフィルタリングと線形二次Gauss(LQG)制御問題を再考した。著者らは,アルゴリズムの出力が任意の単一参加エージェントから収集されたデータにあまり敏感でないことを確実にするプライバシーの形式的で最先端の定義である微分プライバシーを強制することを目的とする。2段階アーキテクチャを提案し,プライバシー保護雑音を加える前に個々のエージェント信号を結合して,結果を公表した。入力信号数が増加するにつれて,入力摂動方式に対してこのアーキテクチャにより提供される顕著な性能改善を示し,最適静的凝集段階を半定値プログラムを解くことにより計算できることを示した。次に,Kalmanフィルタリングのために著者らが開発した2段階アーキテクチャを,分離原理を活用することによってLQG制御問題に適用した。数値シミュレーションは,第1段階信号凝集のない差動プライベートアルゴリズムに対する性能改善を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護 , 計算機網 , ディジタルフィルタ

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