无蜂窝混合大规模 MIMO 系统中的隐私保护信道估计
信息论
2021-01-27 v1 信号处理
math.IT
摘要
我们考虑一个无蜂窝混合大规模多输入多输出(MIMO)系统,含 个用户与 个接入点(AP),每个 AP 有 根天线和 条射频(RF)链。当 时,可基于低秩矩阵补全实现导频数减少的高效上行信道估计与数据检测。然而,该方案要求中央处理单元(CPU)收集所有 AP 的接收信号,这可能使 CPU 推断出用户位置的隐私信息。因此,我们在差分隐私(DP)框架下开发并分析了隐私保护信道估计方案。作为信道估计器的关键组成部分,提出了分别基于 Frank-Wolfe 迭代和奇异值分解的两种联合差分隐私噪声矩阵补全算法。我们分析了隐私与信道估计误差之间的权衡。特别地,我们表明在固定导频长度下通过增加有效载荷长度,可在维持相同隐私水平的同时降低估计误差;并刻画了隐私引起与隐私无关的误差分量随有效载荷长度的缩放律。仿真结果进一步展示了隐私与信道估计性能之间的权衡。
引用
@article{arxiv.2101.10703,
title = {Privacy-preserving Channel Estimation in Cell-free Hybrid Massive MIMO Systems},
author = {Jun Xu and Xiaodong Wang and Pengcheng Zhu and Xiaohu You},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.10703},
year = {2021}
}
备注
30pages, 10figures