[发明专利]面向隐私保护的分布式估计方法、系统与可读存储介质

权利要求书

1.一种面向隐私保护的分布式估计方法，用于在分布式个体系统中存在差分隐私噪声时，对分布式个体的未知参数进行估计，包括以下步骤：

步骤一：每个个体i通过将差分隐私噪声添加到x_i(t)中生成噪声估计，并将噪声估计发送到个体i的每个相邻个体j；x_i(t)是个体i在时间t≥1时对未知参数的估计；

步骤二：每个个体i使用来自相邻个体j的噪声估计来更新个体i下一次对未知参数的估计；

所述分布式个体系统的线性观测模型y_i(t)＝H_i(t)θ^*+ω_i(t)，i∈v，v为多个体系统中的节点数，其中y_i(t)是个体i的测量向量，ω_i(t)是个体i的零均值独立同分布且协方差为R_i的测量噪声，H_i(t)表示个体i的时变测量矩阵，是待估计的未知参数，表示实数域，m_i为个体i的测量向量的维度，n为状态向量的维度；

步骤一中，每个个体i都会将其当前的噪声估计发送到其每个相邻个体j，其中表示个体i的所有相邻个体，n_i(t)为个体i的零均值独立同分布且方差为的拉普拉斯噪声，Lap表示拉普拉斯分布；

步骤二中，使用来自相邻个体j的噪声估计来更新个体i下一次对未知参数的估计其中α(t)是设置的步长。

2.一种面向隐私保护的分布式估计系统，其特征在于，包括：

消息传递模块，使每个个体i将差分隐私噪声添加到x_i(t)中，生成噪声估计，并将噪声估计发送到个体i的每个相邻个体j；x_i(t)是个体i在时间t≥1时对未知参数的估计；

参数估计模块，使每个个体i使用来自相邻个体j的噪声估计来更新个体i下一次对未知参数的估计；

其中，分布式个体系统的线性观测模型y_i(t)＝H_i(t)θ^*+ω_i(t)，为多个体系统中的节点数，其中y_i(t)是个体i的测量向量，ω_i(t)是个体i的零均值独立同分布且协方差为R_i的测量噪声，H_i(t)表示个体i的时变测量矩阵，是待估计的未知参数，表示实数域，m_i为个体i的测量向量的维度，n为状态向量的维度；

每个个体i都会将其当前的噪声估计发送到其每个相邻个体j，其中表示个体i的所有相邻个体，n_i(t)为个体i的零均值独立同分布且方差为的拉普拉斯噪声，Lap表示拉普拉斯分布；

使用来自相邻个体j的噪声估计来更新个体i下一次对未知参数的估计其中α(t)是设置的步长。

3.一种计算机系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述的估计方法。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的估计方法。