扩展卡尔曼滤波在受到恶意攻击系统中的状态估计

发布时间：2024-12-19 00:09

　　 设计了一种分布式扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman filter, EKF),对非线性目标状态进行估计.在设计过程中,对滤波误差上界进行优化,获得了最优滤波增益.此外,在通信过程中,考虑恶意攻击信号的同时引入了分布式事件触发机制,使得系统在保持一定的估计精度的情况下节省通信资源.最后,以室内的机器人定位问题为例,验证了提出的滤波器的有效性.

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【部分图文】：

图1 带有事件触发的滤波网络攻击示意图

其中,为目标状态,为不同传感器的测量值,为过程噪声,为量测噪声.ωk和vi,k均为零均值高斯白噪声.ωk的协方差记为Qk,不同时刻的ω互不相关.vi,k的协方差记为Ri,k,不同时刻,不同传感器之间的v互不相关.f(·)和hi(·)是二次连续可微的非线性函数.此外,定义新息序列将....

图2 摄像头分布拓扑图

欺骗攻击如图3所示.攻击信号由于信道限制而附加的系数的上下界取值为ξ=0.1,ˉξi,s,k=1.5.每个信道的欺骗攻击信号i的,s,k?i,k部分都是通过MATLAB的normrnd()函数随机产生的高斯信号,其均值为0,方差为2,并且限定其上界为7.产生的随机数的数值大小表明....

图3 欺骗攻击示意图

此外,为了确定滤波器抵御攻击的能力上限,我们修改了并计算了8个滤波器稳定后的RMSE(均方根误差),确定了当时,我们设计的滤波器在给定的仿真时间内将不再能够追踪到目标.表1给出了不同的所对应的RMSE,其中,“-”表示在仿真时间内滤波误差相当大且没有达到稳定.此外,应当指出,的取....

图4 对pi,k的估计效果

图3欺骗攻击示意图图5对qi,k的估计效果

本文编号：4017343