混合网络攻击下基于自适应触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法技术

本发明专利技术公开了一种混合网络攻击下基于自适应触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法，在考虑了重放攻击和欺骗攻击对网络安全影响的同时，引入了自适应事件触发机制来降低网络负载，保证辆路径跟踪系统安全性和稳定性，降低数据传输网络带宽负载。本发明专利技术的混合网络攻击下基于自适应触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法，利用线性矩阵不等式和李雅普诺夫稳定性理论得到了控制器增益，保证系统稳定的同时减低了网络带宽的要求。减低了网络带宽的要求。减低了网络带宽的要求。

【技术实现步骤摘要】
混合网络攻击下基于自适应触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法


[0001]本专利技术属于网络控制领域，具体是一种混合网络攻击下基于自适应事件触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法。

技术介绍

[0002]随着最新科学技术的发展，已经开发了多种类型的自动驾驶汽车，并已开始将其部署在复杂的现实世界环境中。自动无人驾驶车辆是最受关注的车辆类型之一，它由具有许多传感输入和复杂处理元件的电子平台组成。如今，自动驾驶平台包含数十个处理器内核和数百万条代码行。实践证明即使在市区，自动驾驶车辆也可以在遵守实际交通规则的情况下进行机动。目前，多种自主地面车辆的协同控制由于其在任务分配，数据融合，编队等方面的潜在应用而受到广泛研究。因此，众多学者对自主地面车辆的研究给予了极大的关注。
[0003]在自动驾驶车辆的网络系统中，网络资源的有限性对系统性能有很大的影响，许多学者致力于解决这些问题。由于时间触发方案具有简单的任务模型，因此在网络系统中得到了广泛的应用。但是，当系统稳定时，定期采样会产生大量冗余数据，从而导致网络拥塞。为了节省网络资源，学者们开始寻找更有效的数据传输方案。本专利技术提出的自适应事件触发机制在原有的事件触发机制的基础上，采用可变阈值，根据系统状态自适应地调整采样间隔。
[0004]自动驾驶车辆的网络系统规模不断扩大，结构日趋复杂，而网络的引入有效的缓解了控制的复杂性，但是也需要克服网络带来的许多挑战。目前控制系统安全问题主要包括重放和欺骗攻击，其目的是通过替换传输的数据或阻止数据通信来降低系统性能。当前有限的网络带宽无法满足系统数据传输需求，系统安全控制面临着严峻的安全形势，这些问题严重制约着网络控制系统的发展。因此研究混合网络攻击下基于自适应触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法是当前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：本专利技术针对当前自动驾驶汽车面临的问题，在现有技术的基础上提供一种在多种网络攻击背景下基于自适应事件触发机制的车辆路径跟踪系统安全控制器设计方法，在考虑影响车辆行驶的多种因素时重新构建汽车的动力模型，在减少重放攻击和欺骗攻击对汽车数据传输安全影响的同时引入自适应事件触发机制来降低对网络带宽的要求，保证自动驾驶汽车的安全性和稳定性，减少传输数据对网络带宽的占用，提高系统数据传输效率。
[0006]技术方案：
[0007]一种混合网络攻击下基于自适应事件触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法，包括如下步骤：
[0008]步骤一，根据车辆行驶轨迹，建立车辆路径跟踪模型；
[0009]步骤二，根据车辆的质量、惯性、方向、偏移角度等多种影响因素，重新构建汽车动力模型；
[0010]步骤三，根据车辆纵向速度随时间变化，构建具有状态相关不确定性车辆系统模型；
[0011]步骤四，考虑通讯传输网络的通信资源的有限性，引入自适应事件触发机制，减轻网络通信负担，；
[0012]步骤五，考虑欺骗攻击和重放攻击的影响，建立混合网络攻击下网络攻击模型
[0013]步骤六，综合考虑网络攻击影响并保持车辆的稳定性，结合步骤一至步骤五设计了混合网络攻击下车辆路径跟踪控制系统模型；
[0014]步骤七，利用李雅普诺夫稳定性理论，得到确保系统均方指数稳定的充分性条件；
[0015]步骤八，联列并求解线性矩阵不等式获取控制器增益
[0016]进一步地，步骤一中，通过推导侧向偏移量和方向误差可以得到车辆路径跟踪系统变化的模型，小车沿着路径δ的原点的曲线坐标可以表示为：
[0017][0018]e表示从车辆重心到目标路径上最近的点O的横向偏移,ψ
h
是车辆实际前进角度，ψ
d
是车辆需要前进角度，ψ
e
表示航向误差，ψ
e
＝ψ
h-ψ
d
，
[0019]自动驾驶车辆路径跟踪模型为：
[0020][0021]假设前进误差ψ非常小，那么误差可以表示为：
[0022][0023]β是小车的侧滑角，L
d
是预期的距离。
[0024]进一步地，步骤2中，车辆动力学方程为：
[0025][0026]其中，表示车辆横摆率，m表示车辆质量，I
Z
表示车辆惯性，l
f
和l
r
分别表示车辆中心到前后轴的距离，M
Z
是外部偏力矩，F
yf
和F
yr
分别表示广义的前后横向力。
[0027][0028]C
f
和C
r
分别表示前轮和后轮的转弯角度，β
f
和β
r
是小车侧偏角，ρ
f
是前轮转向角，定义如下：
[0029][0030]综上可得小车动力模型
[0031][0032]进一步地，步骤3中，建立系统模型对基于不确定性系统的车辆路径跟踪进行安全控制，系统模型为：
[0033][0034]其中：α
i
＝α
i
(x
i
(t),η
i
(t))，α
j
＝α
j
(y
j
(t-λ(t)),η
j
(t-λ(t)))，η(t)是不确定系统的时变参数，α(x(t),η(t))是不确定参数函数，A
i
、B
i
、C
i
和D
i
是系统的系数矩阵；x(t)是系统状态向量；u(t)是系统控制输入，且u(t)＝Ky
r
(t)，K是控制器增益，y
r
(t)是系统真实输入；ω(t)是系统扰动。
[0035]进一步地，步骤四中，自适应时间触发机制模型：
[0036][0037]t
k+1
h是下一时刻传输数据，t
k
h是上一时刻传输数据，Ω＞0是一个权重矩阵，h是上一时刻传输数据，Ω＞0是一个权重矩阵，是最大允许丢包数量；ε(t)是一个阈值且ε(t)∈(0,1]；y(t
k
h)是上一时刻传输的数据，y(t
k
h+vh)是当前时刻采样数据。
[0038]进一步地，步骤五，考虑欺骗攻击和重放攻击的影响，建立混合网络攻击下网络攻击模型：
[0039]在重放攻击下系统传输表示为：
[0040]y1(t)＝h(t)y
r
(t)+(1-h(t))y
e
(t)
[0041]其中h(t)∈[0,1]是一个伯努利变量，是h(t)的数学期望，y
r
(t)＝y
e
(t
r
)，y
e
(t
r
)表示在t
r
时刻传输的重复数据，y
e
(t)表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混合网络攻击下基于自适应事件触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，根据车辆行驶轨迹，建立车辆路径跟踪模型；步骤二，根据车辆的质量、惯性、方向、偏移角度等多种影响因素，重新构建汽车动力模型；步骤三，根据车辆纵向速度随时间变化，构建具有状态相关不确定性车辆系统模型；步骤四，引入自适应事件触发机制，减轻网络通信负担，；步骤五，考虑欺骗攻击和重放攻击的影响，建立混合网络攻击下网络攻击模型步骤六，综合考虑网络攻击影响并保持车辆的稳定性，结合步骤一至步骤五设计了混合网络攻击下车辆路径跟踪控制系统模型；步骤七，利用李雅普诺夫稳定性理论，得到确保系统均方指数稳定的充分性条件；步骤八，联列并求解线性矩阵不等式获取控制器增益。2.根据权利要求1所述的一种混合网络攻击下基于自适应事件触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法，其特征在于，步骤一中，通过推导侧向偏移量和方向误差可以得到车辆路径跟踪系统变化的模型，小车沿着路径δ的原点的曲线坐标可以表示为：e表示从车辆重心到目标路径上最近的点O的横向偏移,ψ
h
是车辆实际前进角度，ψ
d
是车辆需要前进角度，ψ
e
表示航向误差，ψ
e
＝ψ
h-ψ
d
，自动驾驶车辆路径跟踪模型为：假设前进误差ψ非常小，那么误差可以表示为：β是小车的侧滑角，L
d
是预期的距离。3.根据权利要求1所述的一种混合网络攻击下基于自适应事件触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法，其特征在于，步骤2中，车辆动力学方程为：其中，表示车辆横摆率，m表示车辆质量，I
Z
表示车辆惯性，l
f
和l
r
分别表示车辆中心到前后轴的距离，M
Z
是外部偏力矩，F
yf
和F
yr
分别表示广义的前后横向力。C
f
和C
r
分别表示前轮和后轮的转弯角度，β
f
和β
r
是小车侧偏角，ρ
f
是前轮转向角，定义如下：
综上可得小车动力模型4.根据权利要求1所述的一种混合网络攻击下基于自适应事件触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法，其特征在于，步骤3中，建立系统模型对基于不确定性系统的车辆路径跟踪进行安全控制，系统模型为：其中：α
i
＝α
i
(x
i
(t),η
i
(t))，α
j
＝α
j
(y
j
(t-λ(t)),η
j
(t-λ(t)))，η(t)是不确定系统的时变参数，α(x(t),η(t))是不确定参数函数，A
i
、B
i
、C
i
和D
i
是系统的系数矩阵；x(t)是系统状态向量；u(t)是系统控制输入，且u(t)＝Ky
r
(t)，K是控制器增益，y
r
(t)是系统真实输入；ω(t)是系统扰动。5.根据权利要求1所述的一种混合网络攻击下基于自适应事件触发机制的车辆路径跟踪安全控制方法，其特征在于，步骤四中，自适应时间触发机制模型：t
k+1
h是下一时刻传输数据，t
k
h是上一时刻传输数据，Ω＞0是一个权重矩阵，h是上一时刻传输数据，Ω＞0是一个权重矩阵，是最大允许丢包数量；ε(t)是一个阈值且ε(t)∈(0,1]；y(t
k
h)是上一时刻传输的数据，y(t
k
h+vh)是当前时刻采样数据。6.根据权利要求1所述的一种混合网络攻击...

【专利技术属性】
技术研发人员：缪巍巍，曾锃，张明轩，张厦千，张震，王传君，李世豪，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：