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带虚假数据注入攻击识别和通信触发机制的传感器网络分布式估计

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东南大学学报（自然科学版） 2019年第5期49卷 890-896页

作者：蔡文波张亚东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

为了改善注入式攻击下传感器网络的分布式滤波性能,并且解决网络通信传输过程存在的能量受限问题,设计了一种带有通信触发机制和攻击检测的分布式滤波算法.通过对传感器节点先验估计数据与实际测量数据之间测量残差的研究,得出传感器节... 详细信息

为了改善注入式攻击下传感器网络的分布式滤波性能,并且解决网络通信传输过程存在的能量受限问题,设计了一种带有通信触发机制和攻击检测的分布式滤波算法.通过对传感器节点先验估计数据与实际测量数据之间测量残差的研究,得出传感器节点在遭受注入式攻击时的检测条件,从而去除遭受攻击的数据,保证系统正常运行.传感器节点通过比较最近一次发送的数据与最新测量数据建立事件触发通信机制,决定是否向邻居节点发送数据.仿真结果表明,该算法的攻击识别率高达90%,在降低通信率的同时,仍能够改善系统运行的性能.带有通信触发机制和攻击检测的分布式滤波算法可用于解决存在能量受限和注入式攻击的分布式滤波问题.

关键词：虚假数据注入攻击传感器网络事件触发分布式估计

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抵御FDI攻击的分布式估计算法设计及实现

抵御FDI攻击的分布式估计算法设计及实现

作者：胡倩西南大学

学位级别：硕士

随着物联网概念的出现,无线传感器网络和车联网等各种通信网络迎来了发展热潮。分布式算法所具有的稳定性和高效性使其在通信网络中得到了广泛的应用,随之而来的是分布式信号处理技术在实际应用时产生的问题:为了应对更符合实际的需求,... 详细信息

随着物联网概念的出现,无线传感器网络和车联网等各种通信网络迎来了发展热潮。分布式算法所具有的稳定性和高效性使其在通信网络中得到了广泛的应用,随之而来的是分布式信号处理技术在实际应用时产生的问题:为了应对更符合实际的需求,分布式算法通常会变得更复杂,而在这样复杂的网络中存在的大量通信数据的安全如何得到保证是所有人都关注的问题。目前,分布式算法根据不同的任务数量、信号类型、代价函数等延伸出了许多适合不同应用场景的算法。比如根据网络中任务数量的不同扩展出了分布式多任务估计问题,在信号的类型从简单的时空序列发展为具有非结构化属性的图信号后,分布式图信号处理技术也得到了发展。因此,本论文将从分布式单任务估计算法、分布式多任务估计算法和分布式图信号算法三个方面来研究抵御虚假数据注入攻击的问题。研究工作主要分为以下三点:(1)研究了分布式单任务估计算法抵御虚假数据注入攻击的问题,基于广义相关熵准则提出了一种攻击检测策略,并提出了相应的安全分布式算法。本文基于广义最大相关熵准则对异常值不敏感的特点,使用广义最大相关熵准则来对预测误差的离群值进行检测,并使用小预测误差节点的估计值对异常节点的估计值进行替换,从而提出了相应的攻击检测策略。在相关工作中,通常假设每个节点邻域中受攻击节点的数量少于邻域节点的一半。而在本文中提出了一种更宽松的假设,当网络中受攻击节点的数量增多甚至超过所有节点数量的一半时算法也能保持不错的性能。仿真实验发现,当网络中存在虚假数据注入攻击时,与相关工作相比,所提算法可以达到更好的稳态性能。并且仿真实验对攻击检测策略的参数和阈值的选择也进行了比较。(2)研究了分布式多任务估计算法抵御虚假数据注入攻击的问题,基于广义相关熵准则提出了适合于多任务环境的攻击检测策略,并提出了相应的安全分布式多任务算法。由于直接将分布式单任务估计问题中的抵御攻击方法引入分布式多任务估计问题是不合适的,因此在这项工作中对基于广义相关熵准则的攻击检测策略进行了多任务环境的适应性调整。包括在代价函数中增加了与其他簇相关的正则项;融合时仅使用邻居同簇节点等。另外,当网络中任务数量增加时,每个节点的邻域节点受攻击情况变得更复杂。对于这种情况,本文提出了适用于多任务环境的攻击假设。随后在理论上进行了平均和均方意义上的收敛性分析。在仿真实验中发现,所提算法与相关工作都能有效抵御虚假数据注入攻击,但随着受攻击节点数量增多甚至超过网络中所有节点数量的一半时,所提算法具有更好的性能。仿真实验对多任务环境中使用不同参数和阈值所得到的算法性能进行了对比。(3)研究了存在虚假数据注入攻击的分布式图信号处理算法,使用基于广义相关熵准则的攻击检测策略提出了相应的安全分布式图信号算法。在分布式图信号扩散最小均方算法中,对原有的图信号引入时间维度使之成为动态的信号后,其数据模型与经典信号处理中的数据模型变得相似。此时待估计参数为图滤波器系数,随后本文将分布式处理中适用于经典信号的攻击检测策略迁移到图信号中用于抵御虚假数据注入攻击。仿真实验结果表明,基于广义相关熵准则提出的攻击检测策略同样适用于存在虚假数据注入攻击的分布式图信号处理算法。

关键词：分布式估计广义相关熵自适应滤波攻击检测

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基于扰动块的柔性臂分布式滚动时域估计

上海交通大学学报 2022年第7期56卷 868-876页

作者：徐晨辉俞芳慧何德峰浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对柔性机械臂因在实际运动过程中易发生变形而需进行状态监测的问题,提出一种基于扰动块的分布式滚动时域估计算法.在分布式一致性滚动时域估计的基础上,通过设计扰动块并将其应用于估计窗口内的过程扰动序列,减少了与优化相关的变量... 详细信息

针对柔性机械臂因在实际运动过程中易发生变形而需进行状态监测的问题,提出一种基于扰动块的分布式滚动时域估计算法.在分布式一致性滚动时域估计的基础上,通过设计扰动块并将其应用于估计窗口内的过程扰动序列,减少了与优化相关的变量,从而降低了算法的计算量,实现快速性.通过分析算法在最大分块长度下的可行性与收敛性,建立了保证算法的优化问题存在等价解的假设条件,并将结果推广到了过程扰动任意分块的情况.仿真结果表明:与不加扰动块的算法相比,所提算法能在不影响估计误差的前提下有效缩短计算时间.

关键词：柔性机械臂状态估计滚动时域估计分布式估计扰动块

无线传感器网络中基于多比特量化的极大似然分布式估计方法

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电子学报 2016年第11期44卷 2773-2779页

作者：郭黎利高飞孙志国哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法(MQS),利用渐进性能作为优化准则构造量化... 详细信息

在无线传感器网络背景下的分布式估计中,由于传输网络对发送功率和传输带宽的限制,压缩信源冗余、降低通信数据量便成为一个重要的课题.为此,本文提出了一种基于多比特量化观测的分布式估计方法(MQS),利用渐进性能作为优化准则构造量化阈值优化问题,运用粒子群算法对其进行求解得到最优量化阈值,给出了克拉美罗下界的解析表达式,并与均匀量化方法(UQS)和未量化方法(NQS)进行对比.理论分析和仿真实验表明,MQS的性能优于UQS.当量化深度增大到3时,MQS的估计性能十分接近NQS的估计性能.

关键词：无线传感器网络多比特量化分布式估计粒子群算法

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网络化运动控制系统的分布式攻击重构

控制与决策 2022年第11期37卷 2934-2940页

作者：朱俊威梁朝阳何德峰浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对传感器网络下网络化运动控制系统的攻击重构问题,提出一种新的分布式投影中间估计器,以此估计传感器和执行器攻击信号.首先,引入投影算子确定受攻击的信道集,同时设计最小二乘算法减轻观测器在估计过程中的计算负担;然后,引入分布... 详细信息

针对传感器网络下网络化运动控制系统的攻击重构问题,提出一种新的分布式投影中间估计器,以此估计传感器和执行器攻击信号.首先,引入投影算子确定受攻击的信道集,同时设计最小二乘算法减轻观测器在估计过程中的计算负担;然后,引入分布式估计框架以提高算法的可伸缩性和扩展性;最后,通过网络化运动控制系统的实验验证所提出方法的有效性.实验结果表明,所提出算法的估计精度和实时性分别优于现有的扩张状态观测器和梯度下降算法.

关键词：网络化运动控制系统攻击重构中间观测器传感器网络分布式估计

航空发动机部件性能退化参数的分布式估计算法

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航空学报 2013年第12期34卷 2716-2724页

作者：尹大伟吕日毅常斌颜仙荣海军装备研究院上海200436

航空发动机部件性能退化参数(EDPs)估计是发动机性能寻优控制(PSC)的关键技术之一。针对应用传统的集中式Kalman滤波算法估计EDPs存在计算效率不高、容错性差等不足,提出了采用分布式滤波的思想估计性能退化参数。以集中式Kalman滤波算... 详细信息

航空发动机部件性能退化参数(EDPs)估计是发动机性能寻优控制(PSC)的关键技术之一。针对应用传统的集中式Kalman滤波算法估计EDPs存在计算效率不高、容错性差等不足,提出了采用分布式滤波的思想估计性能退化参数。以集中式Kalman滤波算法估计EDPs的状态变量模型(SVM)和递推算法为基础,引入信息融合,设计了一种结构简洁的联邦滤波器。根据联邦滤波器的结构和递推公式,从理论上分析了这类分布式估计算法的优势。最后以某型涡扇发动机为例,对联邦滤波器的估计能力进行了仿真验证,应用设计的联邦滤波器估计EDPs,并与集中式Kalman滤波算法的估计结果进行比较。仿真结果表明,分布式计算模式的联邦滤波算法能迅速收敛,且估计精度明显高于集中式Kalman滤波算法。本文所做的研究对发动机PSC的发展具有一定的理论意义和工程应用价值。

关键词：航空发动机参数估计性能寻优控制 Kalman滤波分布式估计联邦滤波

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一种频率域相关性分布式扩散最小均方算法

计算机工程 2022年第5期48卷 215-221页

作者：陈凰陈睿邝祝芳黄华军中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 湖南财政经济学院信息技术与管理学院长沙410205

以均方误差为代价函数的最小均方(LMS)自适应滤波算法具有结构简单、易于实现、计算复杂度低、稳定性好等优点,然而在对未知系统的脉冲响应进行估计时,传统的分布式扩散最小均方(DLMS)算法易受到噪声的干扰,从而降低估计精度。针对该问... 详细信息

以均方误差为代价函数的最小均方(LMS)自适应滤波算法具有结构简单、易于实现、计算复杂度低、稳定性好等优点,然而在对未知系统的脉冲响应进行估计时,传统的分布式扩散最小均方(DLMS)算法易受到噪声的干扰,从而降低估计精度。针对该问题,提出一种频率域相关性分布式扩散最小均方(FCDLMS)算法。利用不相关信号的相关函数值趋近于零的性质,在DLMS算法基础上分别将输入信号的自相关函数以及输入和期望信号的互相关函数作为新的观测数据,消除噪声干扰,从而给出相关性DLMS(CDLMS)算法,并将算法扩展至频率域,在频率域中使用乘法运算而非卷积运算来更新抽头系数,减少计算复杂度。实验结果表明,与传统DLMS算法相比,频率域相关性分布式扩散最小均方算法在噪声环境下对分布式自适应网络中的未知系统脉冲响应具有更好的估计结果,算法性能更优,同时也能较好地适应多抽头数、多节点数、强噪声的复杂环境。

关键词：自适应网络相关函数分布式估计扩散最小均方噪声干扰

基于Huber回归模型的去中心化分布式估计研究

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自动化与仪器仪表 2023年第10期 49-53,58页

作者：孟宪康陈阳慧杨叶茹安康职业技术学院陕西安康725000

面对大数据易被异常值污染的情况,研究通过Huber回归模型,进行相关统计推断,构建相关替代损失函数,实现基于替代似然函数优化的转化。在交替方向乘子法 (Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的基础上,引入Proximal算子,... 详细信息

面对大数据易被异常值污染的情况,研究通过Huber回归模型,进行相关统计推断,构建相关替代损失函数,实现基于替代似然函数优化的转化。在交替方向乘子法 (Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的基础上,引入Proximal算子,以此来进行模型参数估计。结果显示,研究方法能有效对模型参数进行估计,其估计精度趋近于A法,小于B法。在不同鲁棒性常数和随机误差下,研究方法估计误差最小达到0.008 5,与A法相同,明显小于B法。在实证分析中,整体上,研究方法预测误差趋近于A法,小于B法。鲁棒性常数为1,在交互次数为100次时,机器数为20台下,研究方法预测误差为0.000 16。在去中心化场景下,使用Proximal- ADMM算法,能降低大数据处理的计算成本,有效解决机器交互复杂度高的问题。

关键词： Huber回归模型分布式估计大数据 ADMM算法

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基于无线传感器网络的鲁棒分布式估计

华南理工大学学报（自然科学版） 2012年第10期40卷 198-202页

作者：胥布工刘贵云华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

针对无线传感器网络中传感器观测噪声服从污染分布且通信信道存在噪声的情况,提出了两种新的鲁棒分布式估计方案———QME和TME.通过仿真试验对所提出的估计方案的性能进行了验证,并与已知噪声协方差的MLE进行对比.结果表明:QME的估计... 详细信息

针对无线传感器网络中传感器观测噪声服从污染分布且通信信道存在噪声的情况,提出了两种新的鲁棒分布式估计方案———QME和TME.通过仿真试验对所提出的估计方案的性能进行了验证,并与已知噪声协方差的MLE进行对比.结果表明:QME的估计性能优于TME和已知噪声协方差的MLE;且随着传感器节点个数的增加,QME和MLE的性能都渐渐地趋向其对应的克莱姆下界值.

关键词：无线传感器网络分布式估计鲁棒性量化均值估计器截取均值估计器