【技术实现步骤摘要】
：本专利技术属于智能汽车安全与自动驾驶领域，具体涉及一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法。
技术介绍
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技术介绍
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1、智能车辆通过车载传感器和车辆间通信感知其周围环境并执行协作行为，被认为是交通系统中的一股革命性力量。基于车辆自组织网络/车联网，具有高度自主性和信息交换能力的智能车辆组成的车辆队列展示出了天然的合作优势，可以实现车辆列队行驶等高级多车协同行驶模式，从而有效提升道路容量并缓解当今城市不断增加的交通拥堵。大量研究和应用已证明，车辆列队行驶可以显著提高道路安全性、交通流量和燃油效率。
2、尽管基于车辆自组织网络/车联网的数据交换有助于改善车辆队列的控制性能，但无线通信网络的开放和脆弱性也带来了两个关键问题：一方面，恶意攻击者可能会通过干扰无线电频率或者以过多的请求淹没车辆对车辆通信来施行拒绝服务攻击(denialofservice,dos)以破坏既定的控制目标；另一方面，由于无线频谱资源的稀缺性，车辆自组织网络/车联网的带宽承载能力限制了车辆之间数据传输的数量和质量。同时在车辆队列控制过程中，由于驾驶条件不同，造成了车辆发动机时间常数这一参数的不确定性。上述因素都会影响车辆队列的控制性能，甚至导致交通事故的发生。
技术实现思路
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技术实现思路
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1、本专利技术的目的是为解决现有技术中对于存在dos攻击、通信资源有限以及参数不确定性的车辆队列控制问题，提出了一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法。基于设计的分布式事
2、本专利技术的技术解决方案为：一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，该方法内容包括以下步骤：
3、步骤1：建立具有参数不确定性的车辆队列模型。
4、步骤2：基于图论知识表征车辆队列的通信关系并建立dos攻击模型。
5、步骤3：设计基于事件的分布式事件触发控制器。
6、进一步，所述具有参数不确定性的车辆队列模型的建立过程：
7、考虑到车辆队列在不同驾驶条件下行驶，利用来表示车辆发动机时间常数的倒数，建立如下具有参数不确定性车辆队列的动力学模型：
8、领航车辆0：
9、跟随车辆i：其中，为标称发动机时间常数的倒数参数，为车辆发动机时间常数的倒数不确定性参数，为标称系统矩阵，为系统不确定性矩阵，为标称输入矩阵，为输入不确定性矩阵，ui(t)∈r3为跟随车辆i的控制输入，x0(t)＝[p0(t),v0(t),a0(t)]t∈r3,xi(t)＝[pi(t),vi(t),ai(t)]t∈r3分别表示领航车辆0与跟随车辆i包含位置p、速度v和加速度a的状态向量。
10、进一步，所述基于图论知识表征车辆队列的通信关系并建立dos攻击模型：
11、首先，基于图论知识表征车辆队列的通信关系：
12、将n辆跟随车辆的通信关系表示为有向图其中，代表跟随车辆的集合，代表跟随车辆之间具有通信关系的边的集合，(i,j)代表车辆i到车辆j的有向边，代表图论中的邻接矩阵，如果则aij＝1，否则aij＝0；有向图的拉普拉斯矩阵其中，其中，diag{}为以{}内的元素形成的对角矩阵；将领航车辆0与n辆跟随车辆的通信关系表示为有向图用描述的代数特征，其中，h＝diag{h1,h2,…,hn}，如果跟随车辆i能够接收到领航车辆的信息则hi＝1，否则hi＝0,矩阵的实数特征值表示为λi,共轭复数特征值的实部表示为λi+λi*。
13、其次，建立dos攻击模型：
14、dos攻击能够间歇性地中断所有车辆之间的通信，用ac＝ac∪[ac,ac+hc)表示第c次攻击的区间，其中，ac,ac+hc分别表示攻击的发起与结束时间，时间[t1,t2)中的攻击活动与休眠区间分别表示为
15、总的攻击次数表示为给出攻击区间长度与攻击次数的限制：
16、攻击区间长度：
17、攻击次数：
18、考虑到攻击能量有限，其中，d1＞0,t1＞0为攻击区间长度与攻击次数的限制参数，d2＞1,t2＞0为使攻击成立的正则化参数。
19、进一步，所述设计基于事件的分布式事件触发控制器：
20、
21、其中，k∈r3表示控制器增益，li,j＝[(i-j)*l,0,0]t表示车辆i与车辆j的期望车间距离，l表示规定车间距离，开环估计器表达式为：
22、
23、其中，表示车辆i的第k次触发采样时刻，表示状态估计值。
24、
25、其中，inf为最大下确界，为车辆i的邻居车辆跟踪误差，为车辆i的状态估计误差，β1,β2为阈值参数，θi(t)为内部动态变量，θi(t)的导数满足表达式：
26、
27、其中，ηi≥0,
28、进一步，本专利技术还包括建立车辆跟踪误差系统模型并证明跟踪误差系统的鲁棒稳定性，方法如下。
29、首先，定义ei(t)＝xi(t)-x0(t)-li,0为车辆i的跟踪误差并建立车辆跟踪误差系统模型：
30、
31、其中，e(t)＝[e1(t)t,e2(t)t,…,en(t)t]t∈r3n为车辆跟踪误差的行向量增广形式，ε(t)＝[ε1(t)t,ε2(t)t,…,εn(t)t]t∈r3n为车辆状态估计误差的行向量增广形式，表示克罗内克积，时，使ui(t)＝0,
32、其次，证明跟踪误差系统的鲁棒稳定性：
33、求解：控制器增益即求解其中，为车辆发动机时间常数的倒数不确定性参数的最大值，p＞0,α＞0,0＜μ≤λi+λi*；
34、攻击区间长度的限制参数：
35、攻击次数的限制参数：其中，φ为使得p＜φq,q＜φp满足的增益；
36、构造李雅普诺夫函数为：
37、其中，
38、在中，v1(t)的导数为：
39、
40、其中，α＝α1+α2,ψ为松弛参数，使得并且
41、在中，v(t)的导数为：
42、
43、在中，v(t)的导数为：
44、
45、在整个时间区间内：
46、
47、其中，跟踪误差系统是鲁棒稳定的。
48、本专利技术与现有技术相比有如下优点：
49、1、考虑到了受dos攻击的网联车队协同控制问题，将攻击的持续时间以及攻击次数与车辆跟踪误差系统的稳定性证明结合进行了分析，达到了对于dos攻击的弹性；
50、2、考虑到了车辆队列在车辆自组织网络/车联网中进行数据交换所需考虑的网络带宽承载能力有限的问题，设计了基于事件的分布式事件触发控制器，在实现系统稳定的同时减少了触发次数，节约了通信资源；
51、3、在车辆队列的建模过程中考虑到了车辆本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，其特征在于，步骤1中，所述具有参数不确定性的自动车辆队列模型的建立过程：
3.根据权利要求1所述的一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，其特征在于，步骤2中，所述基于图论知识表征车辆队列的通信关系并建立DoS攻击模型：
4.根据权利要求1所述的一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，其特征在于，步骤3中，所述设计基于事件的分布式事件触发控制器：
5.根据权利要求1所述的一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，其特征在于，本专利技术还包括建立车辆误差系统模型并证明跟踪误差系统的鲁棒稳定性，方法如下：
【技术特征摘要】
1.一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，其特征在于，步骤1中，所述具有参数不确定性的自动车辆队列模型的建立过程：
3.根据权利要求1所述的一种在拒绝服务攻击下车辆队列的事件触发控制方法，其特征在于，步骤2中，所述基于图论知识表...
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