针对传统三步迭代滤波算法在遭受网络攻击的情况下无法对系统状态进行估计的问题,提出一种扩展三步递归滤波算法,可以对遭受混合网络攻击的网络化系统进行状态估计。分别将拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击建模为服从Bernoulli分布...针对传统三步迭代滤波算法在遭受网络攻击的情况下无法对系统状态进行估计的问题,提出一种扩展三步递归滤波算法,可以对遭受混合网络攻击的网络化系统进行状态估计。分别将拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击建模为服从Bernoulli分布的随机变量,将虚假数据注入(False Data Injection,FDI)攻击描述为未知干扰输入项,对混合网络攻击下网络化系统的状态进行估计。通过设计新息对测量方程中的攻击信号进行估计,使用此估计值进一步修正新息,以便对系统状态进行估计。然后采用矩阵增广方式将状态方程中的攻击信号增广入系统状态值,继续设计新息对增广后的状态进行估计,此时可同时得到系统状态和2个攻击信号的估计值,且为最小方差无偏估计值。最后,使用数值仿真和无人机飞行模型仿真验证了滤波算法的有效性。展开更多
文摘针对传统三步迭代滤波算法在遭受网络攻击的情况下无法对系统状态进行估计的问题,提出一种扩展三步递归滤波算法,可以对遭受混合网络攻击的网络化系统进行状态估计。分别将拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击建模为服从Bernoulli分布的随机变量,将虚假数据注入(False Data Injection,FDI)攻击描述为未知干扰输入项,对混合网络攻击下网络化系统的状态进行估计。通过设计新息对测量方程中的攻击信号进行估计,使用此估计值进一步修正新息,以便对系统状态进行估计。然后采用矩阵增广方式将状态方程中的攻击信号增广入系统状态值,继续设计新息对增广后的状态进行估计,此时可同时得到系统状态和2个攻击信号的估计值,且为最小方差无偏估计值。最后,使用数值仿真和无人机飞行模型仿真验证了滤波算法的有效性。
