控制与决策

作者：朱洪波,付源

单位：安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232001,,安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232001,

关键词：无线传感器网络;目标跟踪;网络攻击;分布式集员滤波;高斯混合模型;聚类融合

基金：国家自然科学基金项目(62003001)；安徽省高校自然科学研究项目重大项目(2023AH040157).

针对网络攻击下无线传感器网络中的目标跟踪,构建一种高斯混合分布式鲁棒集员滤波算法,旨在提高网络恶意攻击下移动目标跟踪的一致性和精确性.该算法可分解为校正/测量更新、聚类融合和预测/时间更新3个步骤:校正/测量更新步是指根据传感器采集的测量值更新前一时刻的状态估计(先验估计);聚类融合步是指采用高斯混合模型聚类算法对传感器节点估计进行分类,分为信任节点估计和非信任节点估计,非信任节点估计会被忽略而信任节点估计将参与融合;预测/时间更新步是指预测目标状态的先验估计,将目标的当前时刻状态估计传递至下一时刻.仿真结果表明:算法在抵御随机攻击、拒绝服务攻击、虚假数据注入攻击、重放攻击以及混合攻击这5种常见的网络攻击方式下具有较好的鲁棒性.

来源：2025年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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