网络攻击下基于分布式意图识别的集群逃逸与汇聚控制

作     者：张祥银 张曦梁 张天 

作者机构：数字社区教育部工程研究中心 北京工业大学北京人工智能研究院 北京工业大学信息学部 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62373015) 

主　　题：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 

摘      要：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,本文设计了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.最后,通过仿真结果验证所提方法的有效性.