面向离网小型蜂窝网络的带掩蔽数据的小区缩放：分布式优化方法
系统与控制
2021-10-27 v1 系统与控制
摘要
小区缩放已成为离网小型蜂窝网络的重要使能技术。传统模型常利用活跃用户数来决定小区缩放策略。然而，此类机密测量数据必须对他人 conceal。因此我们提出一种加掩蔽噪声的新型小区缩放方法。所提算法基于分布式优化设计，其中每个小型基站（SBS）在本地求解分解后的优化问题，并学习全局约束对临时解的满足或违反程度。该分布式控制方法的重要特征是对掩蔽噪声具有鲁棒性。我们利用差分隐私的概念分析了机密性与优化精度之间的权衡。数值仿真表明，在存在掩蔽噪声的情况下，所提分布式控制方法优于标准集中式控制方法。
引用
@article{arxiv.2110.13349,
title = {Cell Zooming with Masked Data for Off-Grid Small Cell Networks: Distributed Optimization Approach},
author = {Masashi Wakaiki and Katsuya Suto and Izumi Masubuchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.13349},
year = {2021}
}
备注
15 pages, 15 figures