关于差分隐私与网联车辆交通状态估计问题
系统与控制
2023-01-02 v1 系统与控制
最优化与控制
摘要
本通讯关注带有匝道形式 junctions 的高速公路网络的交通状态估计问题，同时保持交通数据的差分隐私。考虑了两类传感器：固定传感器（如感应线圈检测器）和提供交通密度与速度数据的网联车辆。采用著名的非线性二阶 Aw-Rascle-Zhang（ARZ）模型来建模交通动力学。该模型被表述为非线性状态空间差分方程。针对给定数据推导了灵敏度关系，随后用于构造一种差分隐私机制，该机制向数据添加高斯噪声以使其满足差分隐私。采用滚动时域估计（MHE）方法基于线性化 ARZ 模型进行交通状态估计。将 MHE 与卡尔曼滤波变体即扩展卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波进行比较。提出了若干研究与工程问题并进行分析以寻找相应答案。
引用
@article{arxiv.2209.03349,
title = {On Differential Privacy and Traffic State Estimation Problem for Connected Vehicles},
author = {Suyash C. Vishnoi and Ahmad F. Taha and Sebastian A. Nugroho and Christian G. Claudel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03349},
year = {2023}
}
备注
TO APPEAR IN THE 61ST IEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL (CDC), CANCUN, MEXICO, DECEMBER 2022. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2209.02848