[發(fā)明專利]無線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)二階數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810938047.0
• 申請日: 2018-08-17
• 公開（公告）號: CN108966172A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳珍萍;吳征天;付保川;許馨尹;徐啟元
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州科技大學(xué)
• 主分類號: H04W4/38
• 分類號: H04W4/38;H04W12/02;H04W4/02
• 代理公司: 安徽合肥華信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 34112
• 代理人: 余成俊

1.無線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)二階數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和圖論相關(guān)分析：

在WSANs中，假設(shè)有N個被控對象，為每個被控對象i,i＝1,2,...,N，配置相應(yīng)的傳感器節(jié)點(diǎn)i,i＝1,2,...,N，和執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)i,i＝1,2,...,N，控制器為分布式一致性控制器，由N個傳感器節(jié)點(diǎn)協(xié)作完成；傳感器節(jié)點(diǎn)間的通信為無線通信；

用無向圖G＝(V,E,W)來表征WSANs中傳感器節(jié)點(diǎn)間的通信關(guān)系，其中V＝{1,2,...,N}為傳感器節(jié)點(diǎn)集合，N表示節(jié)點(diǎn)數(shù)目；邊集表示N個傳感器節(jié)點(diǎn)間的通信關(guān)系，若傳感器節(jié)點(diǎn)i可接收到傳感器節(jié)點(diǎn)j的信息，則{i,j}∈E，W_ij≠0，反之W_ij＝0，且假定網(wǎng)絡(luò)中不存在自連接，即若{i,j}∈E，則節(jié)點(diǎn)j為節(jié)點(diǎn)i的輸入鄰居節(jié)點(diǎn)，N_i＝{j|(i,j)∈E,i≠j}表示節(jié)點(diǎn)i的輸入鄰居節(jié)點(diǎn)集，d_i＝|N_i|表示節(jié)點(diǎn)i的入度，網(wǎng)絡(luò)G的入度矩陣D＝diag{d_i}，網(wǎng)絡(luò)G的拉普拉斯矩陣為L＝D-W，1_N和0_N分別表示元素全為1和元素全為0的N維列向量；

(2)、建立被控對象二階模型：

在WSANs中，被控對象i(i＝1,2,...,N)的連續(xù)二階模型為：

其中為被控對象i(i＝1,2,...,N)的二維實數(shù)狀態(tài)向量，x_1i(t)和x_2i(t)為被控對象i的位置和速度狀態(tài)，為被控對象i的二維實數(shù)輸入向量，u_1i(t)和u_2i(t)為被控對象i的位置和速度輸入，T為被控對象i的采樣周期，用k＝0,1,2,...表征采樣點(diǎn)，可得到被控對象i的離散狀態(tài)模型如下：

(3)、噪聲注入隱私保護(hù)：

在WSANs中，傳感器節(jié)點(diǎn)i(i＝1,2,...,N)按照下式構(gòu)造隨機(jī)噪聲θ_i(k)：

其中υ_i(k)(k≥0)為均值為0、方差為1正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，也即υ_i(k)～N(0,1)，為一全局變量；在傳感器節(jié)點(diǎn)檢測到的位置信息x_1i(k)和速度信息x_2i(k)上疊加上隨機(jī)噪聲信號θ_i(k)，得到注噪狀態(tài)信息x′_i(k)如下式：

為提高節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)x_1i(0)和x_2i(0)的隱私性，節(jié)點(diǎn)i(i＝1,2,...,N)廣播注噪位置狀態(tài)x′_1i(k)，并根據(jù)與鄰居節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)的注噪位置狀態(tài)不一致x′_1i(k)-x′_1j(k)來構(gòu)造控制輸入，如下式：

其中α>0為控制增益，W_ij為節(jié)點(diǎn)j與i間的連接權(quán)重，W_ij按照下式設(shè)計：

且參數(shù)α滿足下式：

其中d_i為傳感器-執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)i的入度，λ_i(L)為網(wǎng)絡(luò)拉普拉斯矩陣和矩陣L的第i大特征值；

(4)、節(jié)點(diǎn)狀態(tài)估計：

記節(jié)點(diǎn)i(i∈V)的輸入鄰居節(jié)點(diǎn)集合為定義矩陣C_i為：

其中e_i為R^N空間的正則基向量，其第i個元素為1，其余元素皆為0；節(jié)點(diǎn)i在第k個迭代時刻保存有節(jié)點(diǎn)i的信息有：

其中

在第k個迭代時刻，定義節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)加噪位置狀態(tài)x₁′_j(k)和初始位置狀態(tài)x_1j(0)間的噪聲為：

記節(jié)點(diǎn)i對噪聲的估計值記為節(jié)點(diǎn)i按照根據(jù)節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)廣播的信息x′_1j(k)和估計的噪聲推斷節(jié)點(diǎn)j的初始位置狀態(tài)x_1j(0)；節(jié)點(diǎn)i對輸入鄰居節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)的位置狀態(tài)估計誤差和噪聲估計誤差間滿足如下關(guān)系：

其中ε>0為位置狀態(tài)估計誤差，用以衡量節(jié)點(diǎn)j的初始位置狀態(tài)容許估計誤差，和表示和的概率；

(5)、節(jié)點(diǎn)隱私保護(hù)度分析：

定義節(jié)點(diǎn)i對所有鄰居節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)的最小隱私度δ_i表述為：

其中為節(jié)點(diǎn)j的噪聲空間；

當(dāng)k＝0時節(jié)點(diǎn)i保存有I_i(0)，有：

節(jié)點(diǎn)i按照估計所有鄰居節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)的初始位置狀態(tài)信息x_1j(0)，節(jié)點(diǎn)i所有鄰居節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)的最小隱私度δ_i表述為：

其中表示在I_i(0)下隨機(jī)變量θ_j(0)的概率密度函數(shù)，為隨機(jī)變量θ_j(0)的概率密度函數(shù)；如此有也即當(dāng)ε→0時，節(jié)點(diǎn)i無法準(zhǔn)確估計出任一鄰居節(jié)點(diǎn)的初始狀態(tài)；

當(dāng)k>0時,節(jié)點(diǎn)i保存有自身和鄰居節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)的信息I_i(k)，節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)狀態(tài)更新方程寫成如下形式：

其中x′_1j(k)＝x_1j(k)+θ_j(k)(k＝0,1,2,....)為節(jié)點(diǎn)j廣播的加噪位置狀態(tài)信息，θ_j(k)為節(jié)點(diǎn)j(j∈N_i)的隨機(jī)噪聲信號；

記χ＝αT，加噪位置狀態(tài)信息x′_1j(k)具有如下迭代形式：

如此有：

記節(jié)點(diǎn)i對節(jié)點(diǎn)j噪聲的估計有：

其中表示隨機(jī)變量θ_j(0)的概率密度函數(shù)，有也即當(dāng)ε→0時，節(jié)點(diǎn)i無法準(zhǔn)確估計出任一鄰居節(jié)點(diǎn)的初始狀態(tài)。