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In-Vehicle Network Injection Attacks Detection Based on Feature Selection and Classification

Automotive Innovation 2024年第1期7卷 138-149页

作者： Haojie Ji Liyong Wang Hongmao Qin Yinghui Wang Junjie Zhang Biao Chen Key Laboratory of Modern Measurement and Control Technology Ministry of EducationBeijing Information Science and Technology UniversityBeijing 100192China State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body College of Mechanical and Vehicle EngineeringHunan UniversityChangsha 410082China School of Transportation Science and Engineering Beihang UniversityBeijing 100191China Hefei Innovation Research Institute Beihang UniversityHefei 230012China

Detecting abnormal data generated from cyberattacks has emerged as a crucial approach for identifying security threats within in-vehicle networks.The transmission of information through in-vehicle networks needs to follow specific data for-mats and communication protocols regulations.Typically,statistical algorithms are employed to learn these variation rules and facilitate the identification of abnormal data.However,the effectiveness of anomaly detection outcomes often falls short when confronted with highly deceptive in-vehicle network attacks.In this study,seven representative classification algorithms are selected to detect common in-vehicle network attacks,and a comparative analysis is employed to identify the most suitable and favorable detection method.In consideration of the communication protocol characteristics of in-vehicle networks,an optimal convolutional neural network(CNN)detection algorithm is proposed that uses data field characteristics and classifier selection,and its comprehensive performance is tested.In addition,the concept of Hamming distance between two adjacent packets within the in-vehicle network is introduced,enabling the proposal of an enhanced CNN algorithm that achieves robust detection of challenging-to-identify abnormal data.This paper also presents the proposed CNN classifica-tion algorithm that effectively addresses the issue of high false negative rate(FNR)in abnormal data detection based on the timestamp feature of data packets.The experimental results validate the efficacy of the proposed abnormal data detection algorithm,highlighting its strong detection performance and its potential to provide an effective solution for safeguarding the security of in-vehicle network information.

关键词： Classification algorithm Anomaly detection In-vehicle network Feature extraction Injecting attack

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Hierarchical Cooperative Control of Connected Vehicles:From Heterogeneous Parameters to Heterogeneous Structures

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IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第9期9卷 1590-1602页

作者： Manjiang Hu Lingkun Bu Yougang Bian Hongmao Qin Ning Sun Dongpu Cao Zhihua Zhong the State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body Hunan UniversityChangsha 410082China Wuxi Intelligent Control Research Institute Hunan UniversityWuxi 214115China the School of Vehicle and Mobility Tsinghua UniversityBeijing 100084China

As one of the typical applications of connected vehicles(CVs),the vehicle platoon control technique has been proven to have the advantages of reducing emissions,improving traffic throughout and driving safety.In this paper,a unified hierarchical framework is designed for cooperative control of CVs with both heterogeneous model parameters and structures.By separating neighboring information interaction from local dynamics control,the proposed framework is designed to contain an upper-level observing layer and a lower-level tracking control layer,which helps address the heterogeneity in vehicle parameters and structures.Within the proposed framework,an observer is designed for following vehicles to observe the leading vehicle's states using neighboring communication,while a tracking controller is designed to track the observed leading vehicle using local feedback control.Closed-loop stability in the absence and presence of communication time delay is analyzed,and the observer is further extended to a finite time convergent one to address string stability under general communication topology.Numerical simulation and field experiment verify the effectiveness of the proposed method.

关键词： Communication delay connected vehicle(CV) heterogeneity string stability vehicle platoon

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A Systematic Risk Assessment Framework of Automotive Cybersecurity

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Automotive Innovation 2021年第3期4卷 253-261页

作者： Yunpeng Wang Yinghui Wang Hongmao Qin Haojie Ji Yanan Zhang Jian Wang School of Transportation Science and Engineering Beihang UniversityBeijing 100191China School of Electronic and Information Engineering Beihang UniversityBeijing 100191China Hefei Innovation Research Institute Beihang UniversityHefei 230012China China Automotive Technology and Research Center Co. Ltd.Tianjin 300300China

The increasingly intelligent and connected vehicles have brought many unprecedented automotive cybersecurity threats,which may cause privacy breaches,personal injuries,and even national security issues.Before providing effective security solutions,a comprehensive risk assessment of the automotive cybersecurity must be carried out.A systematic cybersecurity risk assessment framework for automobiles is proposed in this study.It consists of an assessment process and systematic assessment methods considering the changes of threat environment,evaluation target,and available information in vehicle lifecycle.In the process of risk identification and risk analysis,the impact level and attack feasibility level are assessed based on the STRIDE model and attack tree method.An automotive cybersecurity risk matrix using a global rating algorithm is then constructed to create a quantitative risk metric.Finally,the applicability and feasibility of the proposed risk assessment framework are demonstrated through a use case,and the results prove that the proposed framework is effective.The proposed assessment framework helps to systematically derive automotive cybersecurity requirements.

关键词： Cybersecurity Assessment process Threat analysis Attack tree Risk matrix Vehicle lifecycle

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Study on the Impact of Communication Imperfections on Forward Collision Warning and Avoidance based on V2V Communications

Study on the Impact of Communication Imperfections on Forwar...

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2016中国汽车工程学会年会暨展览会

作者： Zhu Minghan qin hongmao Wang Jianqiang Hu Manjiang Li Keqiang Kong Zhouwei Department of Automotive Engineering Tsinghua University Department of Mechanical Engineering University of Michigan School of Transportation Science and Engineering BUAA Chongqing Changan Automobile Co.Ltd

ISBN: (纸本)9789811035272;9789811035265

Vehicle- to- vehicle communications bring new opportunities to ADAS,as it allows the vehicles to acquire more information of the environment and extends the range of perception.However,V2 V communications have their limits,which could not operate perfectly in all conditions nowadays.This study analyzes the impact of communication imperfections on the performance of Forward Collision Warning and Avoidance based on V2 V communications（Connected FCW/FCA） through simulation.Packet drop,time delay and limited communication distance are investigated as parameters of communication imperfections.The conclusion of this study provide supports for improving forward collision warning and avoidance to be accommodated to communication imperfections.

关键词： forward collision warning/avoidance V2V communications ADAS packet drop time delay

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基于因子图优化的紧耦合INS/USBL/DVL导航方案

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战术导弹技术 2023年第4期 37-47,68页

作者：秦洪懋王希王广才胡满江秦晓辉湖南大学机械与运载工程学院整车先进设计制造全国重点实验室长沙410082 湖南大学无锡智能控制研究院无锡214115

针对水下环境复杂,传感器异常值较多,传统卡尔曼滤波定位方法难以实现精确定位的问题,提出一种基于因子图优化(FGO)的紧耦合INS/USBL/DVL方案和核心融合算法。采用FGO方法构建紧耦合INS/USBL/DVL因子图模型,加入粗差检测函数调整各因子... 详细信息

针对水下环境复杂,传感器异常值较多,传统卡尔曼滤波定位方法难以实现精确定位的问题,提出一种基于因子图优化(FGO)的紧耦合INS/USBL/DVL方案和核心融合算法。采用FGO方法构建紧耦合INS/USBL/DVL因子图模型,加入粗差检测函数调整各因子的权重,从而提高水下传感器信息利用率,改善了水下导航精度及可靠性,并通过仿真及湖泊试验证实了该方案的合理性。结果表明,所提出方法相比于KF-LC、KF-TC和FGO-LC方法,水平位置精度分别提高了29.2%、6.6%和13.2%,且在出现异常传感器信息时有较为平顺的导航误差表现。

关键词：超短基线导航系统多普勒测速仪紧耦合策略图优化鲁棒性水下导航信息融合

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车辆队列抗扰抗内切协同路径跟踪控制

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汽车工程 2023年第8期45卷 1320-1332页

作者：边有钢张田田谢和平秦洪懋杨泽宇湖南大学机械与运载工程学院汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 湖南大学无锡智能控制研究院无锡214115 徐州徐工矿业机械有限公司徐州210009

本文研究过弯场景下车辆队列的抗扰抗内切协同路径跟踪控制方法。首先,基于前车直接跟随式方案,采用圆弧曲线跟踪路径代替一般直线跟踪路径,构建车辆队列过弯抗内切策略,以降低车辆队列过弯时的整体跟踪误差;其次,设计卡尔曼滤波器和龙... 详细信息

本文研究过弯场景下车辆队列的抗扰抗内切协同路径跟踪控制方法。首先,基于前车直接跟随式方案,采用圆弧曲线跟踪路径代替一般直线跟踪路径,构建车辆队列过弯抗内切策略,以降低车辆队列过弯时的整体跟踪误差;其次,设计卡尔曼滤波器和龙伯格观测器,以解决跟随车位置状态噪声及航向状态噪声或不易量测的问题;然后,设计协同路径跟踪控制器,并基于李雅普诺夫稳定性理论导出系统稳定的充分条件,指导控制器参数设计;最后,通过数值仿真和实车试验验证控制器设计的可行性和有效性。

关键词：智能网联汽车路径跟踪控制协同控制抗扰控制

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一种考虑ICR纵向偏差补偿的水下履带采矿车轨迹跟踪算法

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中南大学学报（自然科学版） 2023年第4期54卷 1336-1343页

作者：陈昱衡边有钢崔庆佳胡满江秦洪懋湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室湖南长沙410082 湖南大学无锡智能控制研究院江苏无锡214072

水下履带采矿车在多金属结核矿区的稀软底质上进行采集作业时,受水动力的影响其瞬时转向中心(ICR)纵向偏移后与几何中心不再重合,故难以基于精准的运动学模型设计水下履带采矿车的轨迹跟踪算法。因而,本文提出一种基于履带车运动学模型... 详细信息

水下履带采矿车在多金属结核矿区的稀软底质上进行采集作业时,受水动力的影响其瞬时转向中心(ICR)纵向偏移后与几何中心不再重合,故难以基于精准的运动学模型设计水下履带采矿车的轨迹跟踪算法。因而,本文提出一种基于履带车运动学模型的分散式轨迹跟踪算法以实现履带采矿车高精度路径跟踪控制。首先,通过引入虚拟转角设计水下履带采矿车的Stanley横向控制律;其次,利用无迹卡尔曼(UKF)滤波法估计的ICR纵向偏移作为纵向误差的补偿,以此设计水下履带采矿车的纵向控制律;最后,基于运动学模型计算水下履带采矿车的期望驱动轮转速。研究结果表明:引入纵向偏差补偿后的分散式轨迹跟踪算法可以精准地跟踪预设轨迹。

关键词：深海采矿装备水下履带采矿车轨迹跟踪参数估计无迹卡尔曼滤波

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特征稀疏场景下基于标签的车辆视觉SLAM

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汽车工程 2023年第9期45卷 1543-1552页

作者：秦洪懋沈国利周云水黄圣杰秦晓辉谢国涛丁荣军湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 湖南大学无锡智能控制研究院无锡214072

在智能车辆的同时定位与建图中,视觉特征点法通过对特征点的提取和匹配进行车辆位姿估计,但当环境缺少纹理或动态变化时,场景的特征稀疏、稳定性差,基于自然特征定位易导致精度下降甚至定位失败。在环境中加入视觉标签可有效解决特征稀... 详细信息

在智能车辆的同时定位与建图中,视觉特征点法通过对特征点的提取和匹配进行车辆位姿估计,但当环境缺少纹理或动态变化时,场景的特征稀疏、稳定性差,基于自然特征定位易导致精度下降甚至定位失败。在环境中加入视觉标签可有效解决特征稀疏问题,但基于视觉标签的定位方法高度依赖人工标定,且常因视角变化出现位姿抖动,影响定位的精度。为此,本文提出了一种基于标签的车辆视觉SLAM方法,充分利用标签信息,引入内外角点约束降低标签位姿抖动,同时借助视觉里程计建立低漂移、全局一致的地图;在定位时基于标签估计车辆位姿,并联合优化标签地图与车辆位姿,从而构建低成本、高鲁棒的视觉SLAM系统。试验结果表明,本文方法使用内外角点约束有效降低了标签的位姿抖动,使标签建图精度的提升率超过60%,定位精度的平均提升率超过30%,显著地提高了基于标签定位的精度与鲁棒性,有利于智能车辆的安全运行。

关键词：智能驾驶同时定位与建图图像特征视觉标签地图一致性

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基于多传感器信息融合的车辆目标识别方法

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汽车工程 2017年第11期39卷 1310-1315页

作者：孙宁秦洪懋张利葛如海江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013 北京航空航天大学车路协同与安全控制重点实验室北京100191 东风商用车技术中心武汉430056

鉴于传统车辆避撞系统中,因采用单一传感器进行目标识别,在感知范围、识别准确性等方面存在的固有缺陷,本文中提出了一种基于雷达与机器视觉信息融合的目标识别方法。该方法获取目标序列后,在目标级融合方法的基础上,引入马氏距离进行... 详细信息

鉴于传统车辆避撞系统中,因采用单一传感器进行目标识别,在感知范围、识别准确性等方面存在的固有缺陷,本文中提出了一种基于雷达与机器视觉信息融合的目标识别方法。该方法获取目标序列后,在目标级融合方法的基础上,引入马氏距离进行观测值匹配。再应用联合概率数据关联(JPDA)算法进行数据融合,建立系统观测模型与状态模型,从而实现了基于信息融合的目标识别。试验验证结果表明,该方法基于雷达与摄像头数据,可实现目标的准确识别与定位,其工程适应面更广。

关键词：车辆识别信息融合状态估计观测模型

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主动悬架控制策略研究与试验验证

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现代制造工程 2017年第3期 1-6页

作者：杨水永杜燕秦洪懋浙江农业商贸职业学院汽车技术系绍兴312088 清华大学机械工程学院北京100089

为了有效协调车辆乘坐舒适性、行驶平顺性及安全性,进行了基于粒子群算法的主动悬架混合控制策略研究。首先分析了天棚/地棚控制策略在提高悬架动力学性能方面的局限性;然后结合天棚和地棚控制策略,提出了混合控制策略,并采用粒子群算... 详细信息

为了有效协调车辆乘坐舒适性、行驶平顺性及安全性,进行了基于粒子群算法的主动悬架混合控制策略研究。首先分析了天棚/地棚控制策略在提高悬架动力学性能方面的局限性;然后结合天棚和地棚控制策略,提出了混合控制策略,并采用粒子群算法进行了混合控制策略的控制参数寻优,确定了最优控制参数;随后,进行了混合控制策略下主动悬架和传统被动悬架在时域与频域内的对比仿真分析,仿真结果表明,混合控制策略下主动悬架的性能明显优于被动悬架,其车身加速度均方根值减小了13.89%,悬架动挠度均方根值减小了22.22%,车轮动载荷均方根值减小了8.59%,说明了混合控制策略在协调车辆动力学性能方面的有效性以及控制参数优化结果的正确性;最后,进行了台架试验,试验结果与仿真结果基本一致,从而验证了仿真结果的正确性。

关键词：主动悬架动力学性能混合控制策略粒子群算法仿真分析试验验证

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