双重攻击情形下无人系统的安全控制方法技术方案

双重攻击情形下无人系统的安全控制方法,解决了现有无人系统受到联合攻击下如何安全防御控制的问题，属于无人系统领域。本发明专利技术包括:建立含有传感器单元和执行器单元联合攻击的无人系统模型；基于带有噪声的传感器单元实际测量结果y

【技术实现步骤摘要】
双重攻击情形下无人系统的安全控制方法


[0001]本专利技术涉及一种双重攻击情形下无人系统的安全控制方法，属于无人系统领域。

技术介绍

[0002]近些年来，随着互联网技术和数据科学的快速发展，无人车、无人机等无人系统领域迎来了深刻变革，其智能化程度越来越高。现阶段，由于无人系统不需要或者仅仅需要极少操控人员的控制，从而可以大大提高人类的感知范围，扩充人类的行为能力，因此无人系统的研究成果被广泛应用于军事和民用领域并取得了巨大的成效。可以预知的是，作为未来的一个主要研究方向，无人系统将会持续在上述领域发挥重要作用。
[0003]然而，由于无人系统中大量的单元用于信息交互，使得系统具有开放性，系统中的通信、计算甚至组件本身都可能受到攻击等不利条件的影响，这无疑增加了系统的安全风险。因此，一旦无人系统受到不法分子的恶意攻击，系统的性能将会受到严重影响甚至系统会完全瘫痪。近年来，发生了多起恶意攻击事件，对社会经济安全造成了极大的威胁。未来，随着5G的普及，无人系统将会得到更为广泛的应用，如果不能保证其安全，将会给国计民生带来不可估量的损失。因此，开展无人系统的安全防御问题研究具有重要意义。
[0004]经过研究发现，针对于无人系统的攻击，如直接物理攻击、完整性攻击和拒绝服务攻击，通常是不可以测量的。这实际上给无人系统正常运行的可持续性带来了不便和安全风险。因此，在潜在攻击下无人系统的安全防御控制问题，其中尤其是带有传感器或执行器攻击的无人系统的安全防御控制问题越来越受到人们的关注。

技术实现思路
r/>[0005]针对现有无人系统受到联合攻击下如何安全防御控制的问题，本专利技术提供一种双重攻击情形下无人系统的安全控制方法。
[0006]本专利技术提供一种双重攻击情形下无人系统的安全控制方法，包括：
[0007]S1、根据待控制无人系统，建立含有传感器单元和执行器单元联合攻击的无人系统模型；
[0008]S2、基于带有噪声的传感器单元实际测量结果y
a
(t
k
)，利用delta
‑
域估计器估计出无人系统模型的状态向量的估计值获取控制器的控制向量u(t
k
)，根据确定控制器增益矩阵G；
[0009]S3、根据当前时刻的传感器单元输出量计算当前时刻无人的状态向量的估计值结合S2获得的控制器增益矩阵G，根据获得控制器的控制向量u(t
k
)；
[0010]S4、根据S3获得的控制向量u(t
k
)，将被攻击的执行器单元的实际输出u
a
(t
k
)被更新为：
[0011]u
a
(t
k
)＝u(t
k
)+b(t
k
)
[0012]其中，b(t
k
)表示执行器单元被注入来自传感器单元的联合攻击。
[0013]作为优选，所述b(t
k
)＝Xa(t
k
)；
[0014]a(t
k
)是注入的攻击信号的传感器单元攻击向量，X的结构是由注入联合攻击的传感器单元和执行器单元通道的差异决定的。
[0015]作为优选，m表示控制输入变量的维数，l表示攻击信号的传感器单元攻击向量的维数，X中每一行和每一列只有一个元素为1，其余为0。
[0016]作为优选，S2中，利用delta
‑
域估计器估计出无人系统模型的状态向量
[0017][0018]其中，r(t
k
)表示辅助状态变量，参数矩阵Q、R、L、β为设计矩阵，y
a
(t
k
)表示带有噪声的传感器单元实际测量结果，δ表示符号运算。
[0019]作为优选，S1中，参数矩阵Q、R、L、β分别为：
[0020]Q＝P
‑1M
[0021]R＝(P
‑1MC
a
+I
n
)A
‑
P
‑1WC
a
[0022]L＝P
‑1W
‑
RQ
[0023]β＝QC
a
+I
n
；
[0024]P表示对称矩阵，且P>0,M表示对称矩阵，上标j为观测值的个数，A表示无人系统参数矩阵，B表示无人系统输入矩阵,C表示无人系统输出矩阵，W＝P(RQ+L)。
[0025]作为优选，S1中，无人系统模型为：
[0026][0027]其中，s、v、θ、ω分别表示位置、线速度、角位置、角速度，s、v、θ、ω分别表示位置、线速度、角位置、角速度，和分别表示来自传感器单元和执行器单元联合攻击输出控制力和控制力矩，c
t
表示平动摩擦系数，c
r
表示转动摩擦系数，M0表示机械质量，j0表示惯性量，E表示干扰输入矩阵，w(t
k
)表示外部干扰输入；无人系统参数矩阵无人系
统输入矩阵
[0028]作为优选，S3包括：
[0029]S31、初始化离散化时刻k＝0，给定采样次数T，采样周期τ，初始状态x(t0)＝x0以及r(t0)＝0
n
×1，t
k
＝kτ；
[0030]S32、确定当前时刻的传感器单元输出量
[0031][0032]其中，y
a
(t
k
)表示当前k时刻带有噪声的传感器单元实际测量结果，u
a
(t
k
)＝u(t
k
)；
[0033]根据当前时刻的传感器单元输出量得到当前时刻无人的状态向量的估计值
[0034][0035]根据当前时刻的计算得到当前时刻控制器的控制向量u(t
k
)；
[0036]更新r(k+1)；
[0037]S33、k＝k+1，判断k和T的关系，当k<T时，转入S32，否则，迭代结束。
[0038]作为优选，
[0039]本专利技术的有益效果，本专利技术可用于对受到传感器单元和执行器单元联合攻击的无人系统的实际状态进行估计和控制，从而实现联合攻击下的安全防御控制。
附图说明
[0040]图1为针对无人地面车辆模型的传感器单元和执行器单元的联合攻击状态估计原理示意图；
[0041]图2为双重攻击情形下无人车状态变化与状态估计；
[0042]图3为控制力与力矩变化曲线。
具体实施方式
[0043]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种双重攻击情形下无人系统的安全控制方法，其特征在于，所述方法包括：S1、根据待控制无人系统，建立含有传感器单元和执行器单元联合攻击的无人系统模型；S2、基于带有噪声的传感器单元实际测量结果y
a
(t
k
)，利用delta
‑
域估计器估计出无人系统模型的状态向量的估计值获取控制器的控制向量u(t
k
)，根据确定控制器增益矩阵G；S3、根据当前时刻的传感器单元输出量计算当前时刻无人的状态向量的估计值结合S2获得的控制器增益矩阵G，根据获得控制器的控制向量u(t
k
)；S4、根据S3获得的控制向量u(t
k
)，将被攻击的执行器单元的实际输出u
a
(t
k
)被更新为：u
a
(t
k
)＝u(t
k
)+b(t
k
)其中，b(t
k
)表示执行器单元被注入来自传感器单元的联合攻击。2.根据权利要求1所述的双重攻击情形下无人系统的安全控制方法，其特征在于，所述b(t
k
)＝Xa(t
k
)；a(t
k
)是注入的攻击信号的传感器单元攻击向量，X的结构是由注入联合攻击的传感器单元和执行器单元通道的差异决定的。3.根据权利要求2所述的双重攻击情形下无人系统的安全控制方法，其特征在于，m表示控制输入变量的维数，l表示攻击信号的传感器单元攻击向量的维数，X中每一行和每一列只有一个元素为1，其余为0。4.根据权利要求1所述的双重攻击情形下无人系统的安全控制方法，其特征在于，S2中，利用delta
‑
域估计器估计出无人系统模型的状态向量域估计器估计出无人系统模型的状态向量其中，r(t
k
)表示辅助状态变量，参数矩阵Q、R、L、β为设计矩阵，y
a
(t
k
)表示带有噪声的传感器单元实际测量结果，δ表示符号运算。5.根据权利要求4所述的双重攻击情形下无人系统的安全控制方法，其特征在于，S1中，参数矩阵Q、R、L、β分别为：Q＝P
‑1MR＝(P
‑1MC
a
+I
n
)A
‑
P
‑1W...

【专利技术属性】
技术研发人员：高亚斌，丛坤地，王家慧，孙艺倬，匡冀源，刘健行，孙光辉，吴立刚，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：