Hvordan datafusjon fungerer i massive MIMO-baserte mmWave trådløse sensornettverk

Datafusjon i trådløse sensornettverk (WSNs) som benytter seg av massive MIMO (Multiple Input Multiple Output) og mmWave-teknologier har vist seg å være et komplekst, men svært kraftig verktøy for å håndtere store datamengder og optimere deteksjonsnøyaktighet. En av hovedutfordringene i dette området er utviklingen av optimale lokale detektorer som kan minimere feil og maksimere deteksjonsnøyaktigheten samtidig som de er tilpasset globale fusjonsregler.

I et typisk WSN-system, der sensorer er distribuert tilfeldig i et område for å overvåke et signal, er det essensielt å utføre binær hypotesetesting, hvor man tester to hypoteser: nullhypotesen (0) som indikerer fravær av signalet, og alternativhypotesen (1) som indikerer signalets tilstedeværelse. For å gjøre dette effektivt, må man håndtere komplekse utfordringer som variabel romkorrelasjon og dynamiske støykilder, noe som medfører en betydelig økning i systemkompleksiteten.

I denne sammenhengen spiller fusjonsreglene en sentral rolle. Det er nødvendig å bruke avanserte metoder for å redusere feilrate (false alarm rate, PFA) og samtidig maksimere deteksjonsraten (detection probability, PD). En av de mest brukte metodene er den generaliserte likelihood ratio-testen (GLRT), som tillater at beslutningene tas ved å sammenligne sannsynlighetene for de forskjellige hypotesene gitt de innsamlede sensor-målingene. Når det gjelder tilpasning av slike metoder til massive MIMO-systemer, viser det seg at bruk av hybride kombinasjonsmetoder kan bidra til å redusere systemkompleksiteten betraktelig.

I et C-MIMO-system, der alle sensordataene samles i et enkelt fusjonssenter (FC) med et stort antennearray og flere radiofrekvenskjeder, kan signalene fra sensorene kombineres ved hjelp av en hybrid kombinerer bestående av både analoge og digitale kombineringsmetoder. Dette gjør det mulig å utnytte fordelene ved massive MIMO-teknologi, hvor det store antallet antenner bidrar til en bedre romlig separasjon av signalene og dermed mer presis deteksjon. I et slikt system kan signalet mottatt ved fusjonssenteret uttrykkes som en kompleks sum av de individuelle sensor-målingene, som kan brukes til å beregne et globalt beslutningssignal.

På den andre siden, i D-MIMO-systemer, der sensorer er koblet til flere distribuerte fusjonssentre, oppstår det utfordringer knyttet til både signalbehandling og dataoverføring mellom sentrene. Hvert fusjonssenter har et eget antennearray og en RF-kjede, og signalene fra alle sentrene må deretter behandles og fusjoneres på en måte som tar hensyn til både den store skalaen av antennene og de ulike romlige korrelasjonene mellom signalene. Denne arkitekturen kan tilby fordeler i form av bedre dekning og høyere pålitelighet, men også utfordringer knyttet til hvordan informasjonen fra de forskjellige sentrene best kan kombineres.

For å oppnå optimal ytelse i både C- og D-MIMO-baserte mmWave WSNs, er det essensielt å utvikle presise modeller for kanaltilstanden (CSI), spesielt når denne informasjonen er usikker. I slike scenarier kan teknikker som sparse Bayesian learning (SBL) benyttes for kanalestimering, noe som gir en tilnærming til hvordan man kan håndtere usikkerheter i CSI. I praksis viser simuleringer at det er mulig å forbedre systemets ytelse betydelig ved å bruke SBL sammen med de optimaliserte deteksjonsreglene som er utviklet for forskjellige kombinasjonsmetoder.

En ytterligere utfordring i disse systemene er å redusere sendeeffekten fra sensorene uten at det går på bekostning av systemets ytelse. For å håndtere dette, er det utviklet kraftskaleringslover som viser hvordan man kan justere sendeeffekten i de forskjellige konfigurasjonene, slik at sensorene bruker mindre energi, samtidig som systemets deteksjonsnøyaktighet opprettholdes. Dette er spesielt viktig i store skala-systemer, der energiforbruket kan være en betydelig faktor.

En annen viktig komponent i slike systemer er hvordan data fra ulike sensorer kan kombineres på en måte som ikke bare tar hensyn til de individuelle sensorene, men også den overordnede systemarkitekturen. Det er viktig å merke seg at valget av fusjonsregler og signalbehandlingsmetoder ikke bare påvirker systemets ytelse, men også dets effektivitet i praktiske anvendelser. For eksempel kan bruk av hybride kombinasjonsmetoder i C-MIMO-systemer med et stort antall antenner bidra til å redusere den totale systemkompleksiteten, samtidig som ytelsen opprettholdes.

I tillegg til dette bør leseren være klar over at alle disse teknikkene og arkitekturene er sterkt knyttet til de spesifikke teknologiene som benyttes, og det er derfor avgjørende å forstå de praktiske begrensningene og mulighetene ved de valgte metodene. Selv om den teoretiske ytelsen til disse systemene kan være høy, vil implementeringen i virkelige forhold ofte innebære kompromisser, spesielt når det gjelder faktorer som kanaltilstand, interferens og energieffektivitet.

Hvordan CEOT-baserte systemer håndterer OA-Byzantine angrep: Effektivitet og beslutningstaking

I konteksten av distribuerte nettverk som opererer under angrep, er det avgjørende å forstå hvordan systemene kan håndtere trusler som de som oppstår ved Byzantine angrep, spesielt når disse angrepene er av typen OA-Byzantine. CEOT-baserte systemer har blitt ansett som robuste mot slike angrep, men hvordan fungerer de egentlig i praksis, og hvordan kan man måle deres ytelse? Denne analysen dykker dypere i hvordan slike systemer responderer på angrep og hvilke metoder som benyttes for å optimalisere ytelsen under utfordrende forhold.

I distribuerte systemer som benytter CEOT (Constrained Energy-Optimal Transmission)-basert beslutningstaking, opprettholdes det samme deteksjonsnivået som i et system uten ordning når de står overfor OA-Byzantine angrep. En viktig dimensjon i denne analysen er hvordan man vurderer ytelsen til et CEOT-basert system under disse angrepene ved å trekke paralleller med ikke-ordnet distribuerte systemer. I henhold til forskning av Quan et al. [2022a], kan deteksjons- og feilalarms-probabilitetene i et CEOT-system uttrykkes gjennom avanserte statistiske modeller som tar hensyn til de spesifikke egenskapene ved OA-Byzantine angrep.

Spesielt gir det CEOT-baserte systemet en høyere grad av besparelser i antall overføringer (ANT) sammenlignet med andre distribuerte systemer, selv når systemet møter angrep. Denne besparelsen oppstår fordi beslutningsprosessen er bedre strukturert, og deteksjonen av feil og angrep kan optimeres ved hjelp av komplekse statistiske mekanismer som benytter sannsynligheter for forskjellige hendelser, inkludert falske alarmrater og deteksjonsrater.

Det er imidlertid viktig å merke seg at disse beregningene er avhengige av antagelser om hvordan beslutningene blir ordnet og hvordan informasjonen overføres mellom enhetene. Den globale statistikken som benyttes for å forstå distribusjonen av beslutningene, som for eksempel Λ (den totale summen av beslutningene som er gjort), er også viktig for å vurdere det totale antallet nødvendige overføringer.

En optimal strategi for å forstå hvordan angrepene påvirker systemet er å bruke simuleringer som viser hvordan systemet reagerer på forskjellige angrepstyrker. Dette kan gi innsikt i både det totale antallet nødvendige overføringer og hvordan systemets robuste egenskaper kan forbedres ved å forstå de statistiske grensene for hva som kan forventes i et angrepsscenario. For eksempel vil en forståelse av hvordan det øvre og nedre grensene for ANT kan påvirke beslutningstaking i et system gi muligheten til å forutsi og tilpasse seg forskjellige typer angrep.

En annen viktig observasjon er hvordan angrepene kan føre til en økning i antallet feildeteksjoner, noe som kan forårsake feilaktige beslutninger i det lange løp. For å forhindre dette, må systemet ha mekanismer for å korrigere feilene etterhvert som de oppstår, og ha redundans i beslutningstakingen for å hindre at en enkelt feil har for store konsekvenser.

Hvordan oppnå Pareto-optimalitet i flermåloptimering og inverse flermåloptimeringsproblemer?

Innen flermåloptimering er det ofte en tendens til å anta at man kan finne en løsning som maksimere alle målene samtidig. Dette er imidlertid sjelden mulig, med mindre de enkelte objektive funksjonene har spesifikke strukturer som for eksempel monotone eller ensartede funksjoner. I de fleste tilfeller vil det være et trade-off mellom målene, og ingen løsning kan samtidig maksimere alle mål. For å håndtere disse trade-offene, benyttes Pareto-optimalitet som en løsning.

Pareto-optimalitet er et grunnleggende begrep i flermåloptimering, og det refererer til løsninger hvor ingen annen løsning kan forbedre ett mål uten å forverre et annet mål. Dette kan beskrives ved at en løsning $\beta$ er Pareto-optimal dersom det ikke eksisterer en annen løsning $\gamma$, hvor verdien for minst ett mål er større, uten at verdien for et annet mål blir redusert.

Det er viktig å forstå at når en løsning ikke er Pareto-optimal, betyr det at den kan forbedres slik at minst ett mål økes, uten at noe annet mål blir dårligere. Dette åpner for muligheten til å finne løsninger der agentene i et system kan endre sine handlinger på en måte som forbedrer utfallet for hele gruppen. Et Pareto-optimal punkt er derfor ikke nødvendigvis det beste for en enkelt agent, men det er det beste samlet for hele gruppen, der alle handlingsvalg blir vurdert.

Den Pareto-optimal løsningen finnes ofte som et sett med løsninger som hver gir en balanse mellom de ulike målene. Denne mengden av Pareto-optimaliteter kalles Pareto-fronten, og beskriver alle de løsningene som er Pareto-optimale under de gitte restriksjonene.

En viktig metode for å finne Pareto-optimal løsninger i flermåloptimering er å vurdere en lineær kombinasjon av de objektive funksjonene, med vekter som reflekterer viktigheten av hvert mål. Ved å maksimere denne lineære kombinasjonen under restriksjonene som gjelder for systemet, kan man finne løsninger som tilhører Pareto-fronten, forutsatt at de objektive funksjonene er konvekse. Når de objektive funksjonene er konvekse, vil løsningen for alle vekter på den positive enhets-simpliksen nødvendigvis være Pareto-optimal.

Dette leder oss til begrepet inverse flermåloptimering, som tar utgangspunkt i observerte data for et flermål-system, for eksempel systemutdata og tilhørende restriksjoner, og prøver å rekonstruere de underliggende objektive funksjonene som kan forklare de observerte resultatene. Dette problemet kan formaliseres ved å spørre om det finnes en sett av objektive funksjoner og vekter som kan rasjonalisere observasjonene, og hvis dette er tilfelle, hvordan disse funksjonene kan rekonstrueres.

Inverse flermåloptimering er et ikke-triviell problem, spesielt når det gjelder data som er samlet over tid. Her må de rekonstruerte funksjonene ikke bare rasjonalisere resultatene på et gitt tidspunkt, men også gjøre det på tvers av flere tidsperioder. Dette krever en grundig analyse for å avgjøre om et flermål-system oppfører seg optimalt på hvert tidspunkt og om dette optimale adferdsmønsteret er konsistent over tid.

For å adressere dette, kan mikromøkonomiske metoder som "revealed preferences" brukes. Denne tilnærmingen, som er en velkjent metode for å forstå hvordan individer maksimerer sin nytte, kan også anvendes på flermåloptimeringsproblemer for å avdekke hvilke funksjoner og vekter som best forklarer et multi-agent systems oppførsel. Dette kan bidra til å forstå og rekonstruere de underliggende preferansene som styrer systemets handlinger, basert på observerte handlinger og resultater.