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带网络攻击的传感器网络分布式数据压缩最优与自校正滤波器

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带网络攻击的传感器网络分布式数据压缩最优与自校正滤波器

作者：马一民黑龙江大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,网络化系统已逐渐嵌入到各种关键基础设施中。网络化系统集计算机、控制和通信技术于一体,由于采用分布式的结构可实现节点间的资源共享。系统的状态数据或者观测数据在传感器节点间传输时,通信环境往往是不受保护... 详细信息

随着科学技术的发展,网络化系统已逐渐嵌入到各种关键基础设施中。网络化系统集计算机、控制和通信技术于一体,由于采用分布式的结构可实现节点间的资源共享。系统的状态数据或者观测数据在传感器节点间传输时,通信环境往往是不受保护的。而传感器网络作为通信层,由于传感器之间的内在互连,容易受到网络攻击。因此,在安全估计领域研究带网络攻击的传感器网络估计问题成为国内外研究的热点。同时,网络化系统存在建模和网络诱导的随机不确定性,以及网络攻击信号的统计特性通常是未知的。因此,本文将对多传感器网络化随机不确定系统,研究带网络攻击的分布式最优和自校正估计问题。主要研究内容如下:1.针对带乘性噪声的网络化随机不确定系统,提出了带攻击检测的分布式数据压缩状态滤波器。传感器节点之间进行数据传输的过程中可能受到网络攻击。在攻击信号未知的情况下,提出了一种改进的加权残差平方和(Improved Weighted Sum of Squared Residuals,简记为IWSSR)检测网络攻击的方法。采用加权最小二乘方法,每个传感器节点将收到的没有被攻击的邻居节点的观测数据压缩成低维观测。然后,利用压缩的观测对自身的滤波器进行更新,获得了分布式滤波器。与没有压缩的分布式滤波器相比,所提出的基于压缩数据的分布式滤波器具有相同的精度和减小的计算负担。2.针对带随机欺骗攻击的网络化随机不确定系统,提出了带欺骗攻击的分布式数据压缩最优状态滤波器和自校正状态滤波器。传感器节点之间进行数据传输的过程中可能受到随机欺骗攻击,采用伯努利随机变量描述传感器网络中的欺骗攻击信号的攻击现象。当随机欺骗攻击信号的攻击概率和噪声方差已知时,每个传感器节点通过基于最小二乘法的加权观测融合算法将从邻居节点收到的观测数据进行数据压缩,基于压缩的数据获得了分布式最优状态滤波器;当随机欺骗攻击信号的攻击概率和噪声方差未知时,利用相关函数法辨识攻击信号的攻击概率和噪声方差,将辨识的攻击信号的攻击概率和噪声方差代入分布式数据压缩最优状态滤波器,获得了分布式数据压缩自校正滤波器。应用动态方差误差系统分析方法(Dynamic Variance Error System Analysis,简记为DVESA)和动态误差系统分析方法(Dynamic Error System Analysis,简记为DESA)分析了算法的收敛性。3.针对带随机混合攻击的网络化随机不确定系统,提出了带混合攻击的分布式数据压缩最优状态滤波器和自校正状态滤波器。传感器节点之间进行数据传输的过程中可能受到包括随机欺骗攻击和(Denial of Service,简记为Do S)攻击在内的随机混合攻击,采用伯努利随机变量描述传感器网络中的混合攻击信号的攻击现象。当随机混合攻击信号的攻击概率和噪声方差已知时,每个传感器节点通过基于最小二乘法的加权观测融合算法将从邻居节点收到的观测数据进行数据压缩,基于压缩的数据获得了分布式最优状态滤波器;当随机混合攻击信号的攻击概率和噪声方差未知时,首先通过检测的方法获得Do S攻击的攻击概率。然后利用相关函数法辨识欺骗攻击信号的攻击概率和噪声方差,将检测得到的Do S攻击概率和辨识的欺骗攻击信号的攻击概率和噪声方差代入分布式数据压缩最优状态滤波器,获得了分布式数据压缩自校正滤波器。应用DVESA和DESA方法分析了算法的收敛性。

关键词：乘性噪声网络攻击数据压缩分布式滤波器自校正滤波器

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网络化系统的分布式H_∞滤波

中北大学学报（自然科学版） 2013年第5期34卷 576-581页

作者：马秀莉刘博晋中学院数学学院山西榆次030600 山西大学数学科学学院山西太原030006

对网络化系统的分布式H∞滤波问题进行了研究.利用输入时滞方法对网络化分布式滤波系统建立了模型,模型中考虑了分布式滤波器之间离散信号传输的特点.与现有文献中对分布式滤波器之间采用连续信号传输的模型相比,采用离散信号传输的模... 详细信息

对网络化系统的分布式H∞滤波问题进行了研究.利用输入时滞方法对网络化分布式滤波系统建立了模型,模型中考虑了分布式滤波器之间离散信号传输的特点.与现有文献中对分布式滤波器之间采用连续信号传输的模型相比,采用离散信号传输的模型提高了系统的可行性.当分布式滤波器对应连通图为弱连通时,应用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论对滤波误差系统的H∞性能进行了分析,并通过线性矩阵不等式(LMI)技术给出了分布式H∞滤波器的设计方法.最后通过数值例子说明了所给方法的有效性.

关键词：网络化系统分布式滤波器 H∞滤波 LMI方法

带随机滞后和丢包多智能体系统状态估计算法研究

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带随机滞后和丢包多智能体系统状态估计算法研究

作者：马腾黑龙江大学

学位级别：硕士

多智能体系统广泛存在于实际工程应用中,如多机器人协作、无人机群等。在多智能体系统中,智能体之间进行数据交换的过程中可能存在传输滞后和丢失的情况。每个智能体如何基于这些不完整的数据进行分布式状态估计至关重要。本文针对具有... 详细信息

多智能体系统广泛存在于实际工程应用中,如多机器人协作、无人机群等。在多智能体系统中,智能体之间进行数据交换的过程中可能存在传输滞后和丢失的情况。每个智能体如何基于这些不完整的数据进行分布式状态估计至关重要。本文针对具有随机传输滞后和丢包的多智能体系统,为每个智能体设计状态滤波器。将提出递推的集中式和分布式估计算法,主要研究内容如下:1.针对带随机丢包的多智能体系统,在线性最小方差意义下,提出了集中式和分布式状态估计算法。当每时刻数据包是否丢失已知时,设计了集中式和分布式最优线性滤波器,它们要求在线计算滤波增益,计算负担大,为减小在线计算负担,设计了增益可以离线计算的集中式和分布式次优线性状态滤波器,并分析了滤波器的稳态特性;当滤波器在每时刻不知道数据包在传输过程中是否丢失时,设计了依赖丢包概率的集中式和分布式最优线性滤波器,它们的增益可离线计算,并分析了滤波器的稳态特性;对所提出的三种集中式估计算法在估计精度和计算负担方面进行了比较分析。仿真验证了算法的有效性。2.针对带随机滞后的多智能体系统,在线性最小方差准则下,提出了集中式和分布式状态估计算法。当每时刻数据是否发生滞后已知时,采用状态增广的方法,设计了集中式最优状态滤波器;为减小在线计算负担,又设计了滤波增益依赖滞后概率的次优滤波器。当滤波器在每时刻不知道数据包在传输过程中是否滞后时,设计了依赖滞后概率的集中式和分布式最优状态滤波器。在分布式状态估计研究中,为避免不同智能体之间互协方差阵的计算,利用矩阵不等式,设计了具有Kalman递推形式的分布式次优状态滤波器,并优化了不等式引进的参数,给出了滤波器稳定的一个充分条件。仿真验证了所提算法的有效性。3.针对带有随机滞后和丢包的多智能体系统,在线性最小方差准则下,提出了集中式和分布式状态估计算法。当数据传输是否发生滞后和丢包已知时,设计了集中式和分布式最优线性状态滤波器;为减小在线计算负担,提出了滤波增益依赖丢包和滞后概率的集中式和分布式次优滤波器。当数据传输是否发生滞后和丢包未知时,设计了依赖丢包和滞后概率的最优状态滤波器。分析了算法的稳定性和稳态特性。仿真例子验证了算法的有效性。

关键词：多智能体系统线性最小方差集中式滤波器分布式滤波器滞后和丢包

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无人船组合导航系统信息融合研究

无人船组合导航系统信息融合研究

作者：杨毅大连海事大学

学位级别：硕士

为建设海洋强国,推动海洋科技发展,无人船领域研究得到了广泛关注。无人船作为一种自主导航控制的海上智能化平台,组合导航系统信息融合技术成为提高导航系统精度和可靠性的关键。本文基于分布式滤波算法进行无人船组合导航系统信息融... 详细信息

为建设海洋强国,推动海洋科技发展,无人船领域研究得到了广泛关注。无人船作为一种自主导航控制的海上智能化平台,组合导航系统信息融合技术成为提高导航系统精度和可靠性的关键。本文基于分布式滤波算法进行无人船组合导航系统信息融合研究,解决组合导航信息融合中的异步多速率问题、不可靠测量问题等,提高了组合导航系统的可靠性与精确性。首先,通过捷联惯导系统、全球定位系统、电子罗盘组成无人船组合导航系统,采用联邦卡尔曼滤波器进行组合导航系统的信息融合,解决了局部故障干扰对组合导航系统可靠性的影响;针对联邦卡尔曼滤波信息分配原则对滤波精度的影响,采用最优自适应因子求取方法来表示信息分配因子,研究一种最优自适应联邦卡尔曼滤波算法,增加了联邦卡尔曼滤波器的自适应性。仿真结果和比较分析验证了所采用的最优自适应联邦卡尔曼滤波算法的可靠性和优越性。然后,为解决无人船组合导航系统信息融合过程中的不可靠测量问题,通过创新序列定义衡量方法判断量测信息的可靠性,降低了不可靠测量问题对导航精度的影响;针对噪声的相关性影响,根据正交投影定理构造局部卡尔曼滤波器,采用最优分布式融合算法进行组合导航系统信息融合,实现了无人船组合导航系统的高精度导航。仿真结果和比较分析验证了所采用的信息融合算法的有效性与优越性。最后,为解决无人船组合导航系统信息融合过程中的异步多速率问题,采用多尺度系统模型,实现了无人船组合导航异步多速率系统的信息融合,提高了无人船组合导航系统的可靠性与精确性;针对噪声相关性影响下滤波器间交叉协方差计算量大的问题,采用一种基于协方差交叉的最优分布式融合算法,提高了信息融合后的导航精度。仿真结果和比较分析验证了所采用的信息融合算法的有效性和优越性。

关键词：无人船信息融合分布式滤波器异步多速率不可靠测量

基于数据压缩的网络化系统分布式估计算法研究

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基于数据压缩的网络化系统分布式估计算法研究

作者：沈雨晴黑龙江大学

学位级别：硕士

随着网络化系统的广泛应用,网络化系统面临着越来越复杂的问题,为了减小分布式滤波器的计算负担,首先将增广的数据进行降维压缩处理,然后利用压缩的数据进行滤波器设计。另外,分布式估计算法针对传感器网络而言,其灵活性和鲁棒性较集中... 详细信息

随着网络化系统的广泛应用,网络化系统面临着越来越复杂的问题,为了减小分布式滤波器的计算负担,首先将增广的数据进行降维压缩处理,然后利用压缩的数据进行滤波器设计。另外,分布式估计算法针对传感器网络而言,其灵活性和鲁棒性较集中式算法有着不可替代的优势。本文对多传感器网络化系统研究了基于数据压缩降维的分布式估计算法,主要研究内容如下:1.针对带不相关噪声的多传感器线性离散时变系统,研究了基于数据压缩的分布式滤波问题。考虑了传感器网络中存在的两类传感器:一类传感器具有观测和通信能力,另一类传感器具有观测、计算和通信能力。有计算能力的节点采用观测加权融合算法将自己的和收到的邻居节点的增广观测数据进行压缩降维,采用矩阵加权融合算法将收到的邻居节点的增广估值数据进行压缩降维。基于压缩的数据,设计了卡尔曼递推形式的线性无偏最小方差最优分布式滤波器。最优算法需要计算任意两个节点估值器之间的互协方差阵,为了避免计算互协方差阵减小计算负担,通过局部极小化滤波误差方差的上界来求解增益,提出了一种次优分布式滤波器。分析了算法滤波误差的均方指数有界性。2.针对带相关噪声的多传感器线性离散时变系统,研究了基于数据压缩的分布式滤波问题。考虑的传感器网络中存在的两类传感器如第2章,但压缩方式有所不同:有计算能力的节点采用加权最小二乘融合算法将自己的观测值、收到的邻居节点的观测数据和预报估值一起进行压缩。基于压缩的数据,分别设计了卡尔曼递推形式的线性无偏最小方差最优和次优分布式滤波器。分析了算法滤波误差的均方指数有界性。3.针对异步采样系统的分布式滤波问题,考虑了异步均匀采样与随机丢包的现象,使研究更具有普遍性。每个传感器节点根据从邻居节点接收到的观测和预报估值产生局部估计,然后在下一个采样时刻将自己的预报估值发送给邻居节点,传输过程中有随机数据丢失。在每个传感器节点上,首先根据收到的邻居节点估值的估计精度不同,采用矩阵加权或标量加权的融合方法对收到的邻居估值进行数据融合压缩。基于融合的邻居估值,提出了一种卡尔曼递推形式的次优分布式滤波器,分析了算法滤波误差的均方指数有界性。算法计算负担小,便于实际应用。

关键词：多传感器网络化系统互协方差阵数据压缩分布式滤波器均方指数有界

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数字下变频器在现场可编程门阵列中实现

电子测量技术 2006年第1期29卷 46-47页

作者：韩实沈保锁王新乐天津大学

文中提出基于FPGA和分布式滤波器的数字下变频器实现方案,给出各主要功能模块的实现方法,对内部电路原理进行叙述。

关键词：数字下变频分布式滤波器现场可编程门阵列

带有丢包及网络切换的分布式H_∞滤波系统的性能分析

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晋中学院学报 2015年第3期32卷 6-9页

作者：马秀莉刘博晋中学院数学学院山西晋中030619 山西大学数学科学学院山西太原030006

在考虑网络丢包、传感器网络结构的任意切换这两类网络因素的影响下,应用时滞系统方法,建立了分布式滤波误差系统的模型.基于Lyapunov泛函方法,给出了滤波误差系统的H∞性能分析.

关键词：网络化系统分布式滤波器 H∞滤波

一种基于LTCC 的吸收式低通滤波器的设计

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通信技术 2020年第4期53卷 1016-1019页

作者：景玉明邢孟江张磊李小珍徐珊昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 昆明学院信息技术学院云南昆明650214

为了阻止阻带反射信号回到信号源,设计了一款LTCC半分布式吸收低通滤波器。该滤波器通过衰减电阻把阻带能量衰减掉,在不增加插入损耗的情况下达到吸收阻带反射信号的效果。仿真结果表明,该款滤波器的3 dB截止频fc=2.5 GHz,带内回波损耗... 详细信息

为了阻止阻带反射信号回到信号源,设计了一款LTCC半分布式吸收低通滤波器。该滤波器通过衰减电阻把阻带能量衰减掉,在不增加插入损耗的情况下达到吸收阻带反射信号的效果。仿真结果表明,该款滤波器的3 dB截止频fc=2.5 GHz,带内回波损耗大于20 dB,6fc处对反射信号的吸收大于12 dB,3.7 GHz处的带外抑制大于20 dB,模型尺寸仅为4.8 mm×3.6 mm×1.43 mm。

关键词：分布式滤波器吸收低通滤波器 LTCC 无反射