[发明专利]一种拓扑攻击下多域无人系统的拓扑重构方法有效
| 申请号: | 202210408254.1 | 申请日: | 2022-04-19 |
| 公开(公告)号: | CN114710436B | 公开(公告)日: | 2023-02-07 |
| 发明(设计)人: | 张龙杰;陈勇;潘成伟;刘越智;李猛;唐辉;贺叶杰 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
| 主分类号: | H04L45/00 | 分类号: | H04L45/00;H04L45/02;H04L9/40 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 拓扑 攻击 下多域 无人 系统 方法 | ||
1.一种拓扑攻击下多域无人系统的拓扑重构方法,其特征在于,包括拓扑攻击下多域无人系统的拓扑节点攻击补偿设计、基于策略博弈的动态冗余内生安全拓扑重构系统设计,具体步骤包括:
步骤1:构建多域无人系统模型,构建有向图表示多域无人系统的网络通信拓扑结构,其中表示网络的节点集{v1,v2,…,vN},为网络的有向边集合ε=[εij]N×N表示邻接矩阵,N表示节点数量,如果存在节点vj到节点vi的有向边连接,即则εij>0,否则εij=0,且令表示从节点vi存在通路的任意节点的集合,定义对角度矩阵其中从而可以获取有向图的拉普拉斯矩阵由于所涉及的为多域无人系统,以表示所研究的第k域无人系统的有向图拓扑,相应域的节点、边缘和邻接矩阵也以k下标号标注,利用多传感器协同感知信息集yn={[y1,1,y1,2,…,y1,m],…,[yk,1,yk,2,…,yk,m],…},其中yk,m表示第k域第m个无人系统的传感器信息,建立多域无人系统的分布式通信拓扑模型:其中表示第k域第i个无人系统的通信数据节点,表示第k域第i个无人系统与第s域第j个无人系统具有通信交互连接,特别地,当s=k时,表示同域无人系统节点的连接,表示具有分布式交互节点连接的邻接函数,令针对k域无人系统分布式拓扑节点攻击为Ak,i,则可以得到在拓扑节点攻击下的多域无人系统通信节点集为其中Ak={Ak,1,…,Ak,i,…}表示拓扑节点攻击集,除此之外,拓扑攻击通过阻断节点之间的网络通信,即令从而破坏多域无人系统通信拓扑的连通性,令表示拓扑攻击集,基于上述描述可得,拓扑攻击下的多域无人系统模型为针对拓扑攻击对多域无人系统的节点状态信息的窃取、篡改,采用拓扑攻击下多域无人系统的攻击补偿设计,为了使得节点攻击具有更强的隐蔽性,通常隐蔽攻击的设计是基于零动态模型,即:其中ξk,i为第k域第i个无人系统拓扑节点攻击的辅助变量,Dk,i、Ek,i分别为攻击者任意设置的相应维度的零动态增益,且Dk,i为赫尔维茨矩阵;
步骤2:拓扑攻击下多域无人系统的拓扑节点攻击补偿设计,设计节点攻击分布式优化估计器,从而可得节点攻击的估计方程为:其中为第k域第i个无人系统拓扑节点攻击的状态估计值,Lξki、Kξki分别为第k域第i个无人系统的拓扑节点攻击估计器增益,表示节点状态信息;设计分布式状态估计器的状态观测性能目标函数为其中Pm1,PI1均为相应维度的正定对称矩阵,为了使得分布式状态估计器的估计误差渐进收敛至零,还需满足因此,可以得出如下的多域无人系统分布式状态估计器增益矩阵有约束优化问题采用拉格朗日乘子法,从而可以获取如下的分布式状态估计器增益的优化求解方法其中δe>0且令为柔性因子,基于拓扑节点的攻击估计值可以对传感器信号加入补偿项,即
步骤3:拓扑攻击下多域无人系统的拓扑节点攻击补偿设计,利用安全估计获取的多域无人系统的拓扑信息和状态信息,根据网络拓扑演化规律和网络结构稳定性理论,制定的多域无人系统拟态拓扑重构重组方案,建立拓扑调整策略集合St={S1,S2,…,Si,…},根据策略调度环节指令来决定相应的与输入相联接拓扑调整策略Sp,通过对策略所产生结果的分析,利用策略分发,生成与相应拟态拓扑调整策略等价的执行集合:其中V表示区域1无人系统,C表示为区域2无人系统,B表示区域3无人系统,分别表示相应域的拓扑调整策略集合,i表示策略集编号,RVi(·)、RCi(·)、RBi(·)分别表示相应区域内策略分发方式,yVc、yCc、yBc分别表示前述地不同区域无人系统所产生从补偿传感器信号,分别表示相应区域的无人系统通信子网络拉普拉斯矩阵,且建立在不同拓扑调整策略下的收益集,以系统的通信交互协同性作为衡量的标准,其中f表示一致性目标函数,表示节点i的邻居节点集合,基于策略博弈方法,建立多域无人系统的拓扑调整收益集合,令表示收益集合,多域无人系统在攻击策略{a(V),a(C),a(B)}j和拓扑调整策略下的收益,其中h,g分别表示攻击的策略总数和拓扑调整策略总数,针对以上收益集合,求解如下优化问题:
其中为正向量,rC,rB具有与rV相同的定义,且ΘC,ΘB具有与ΘV相同的定义,1N表示元素全为1的N维向量,约束条件根据网络的强连通条件而设置,目的是保证所采取的拓扑重构策略是能够令多域无人系统通信网络强连通,进一步对多域无人系统拟态结构重构决策集所产生的结果进行分析,将需要执行的重构策略传递给多域无人系统,令无人系统在重构策略的指引下重新建立系统之间和域之间的通信拓扑连接,同时将由于重构决策所察觉出来的异常情况反馈给策略调度中心,对策略分发过程进行重新决策,产生新的策略集,当无异常情况反馈时,就将相应的拓扑调整策略作为多域无人机系统的通信拓扑,实现多域无人系统的拟态防御重构,提高无人系统的内生安全。
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