控制与决策

作者：张祥银,张曦梁,张天

单位：北京工业大学 信息学部,北京 100124;数字社区教育部工程研究中心,北京 100124;北京工业大学 北京人工智能研究院,北京 100124,,北京工业大学 信息学部,北京 100124;数字社区教育部工程研究中心,北京 100124,,北京工业大学 信息学部,北京 100124;数字社区教育部工程研究中心,北京 100124,

关键词：网络攻击;分布式估计;集群控制;卡尔曼滤波;攻击识别;状态估计

基金：国家自然科学基金项目(62373015).

多机器人或无人机组成的集群在执行任务的过程中,当探测到未知外部个体时,需要识别其意图来决定如何应对.然而,集群内部节点会受到针对测量信号的干扰攻击,导致对外部个体的测量存在误差,进而影响到对其意图的识别.针对此问题,设计一种考虑网络攻击的基于分布式意图识别的集群控制算法.在该算法中,集群内部执行集群控制律,当探测到未知外部个体时,集群内部各个节点采用攻击识别算法来识别其是否受到网络攻击;然后,利用基于攻击识别策略的分布式卡尔曼滤波算法,对外部个体的状态进行分布式状态估计,以最大程度上削弱网络攻击对测量值的影响;接着,利用Fréchet距离计算期望轨迹与测量轨迹的相似性,并采用基于分布式共识算法来判断该外部个体的意图,作出逃逸或汇聚控制.仿真结果验证了所提方法的有效性.

来源：2024年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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