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原文传递 多重攻击下网联车辆的协同建模与控制
论文题名: 多重攻击下网联车辆的协同建模与控制
关键词: 车联网;智能交通系统;网络攻击;队列稳定性;Lyapunov理论
摘要: 随着智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)的发展,汽车行业也迎来了一次科技革命,逐渐向智能化、网联化方向发展,车联网(InternetofConnectedVehicle,IOCV)应运而生。作为ITS的重要组成部分,IOCV不仅提升了驾驶人员的驾驶体验,也为层出不穷的交通问题提供了新的解决思路,有效缓解了交通拥堵、交通事故、尾气排放、能源消耗等问题。然而在有效解决旧问题的同时,伴随而生的新问题也给IOCV的发展带来了许多挑战。在IOCV系统中车与车之间的信息共享传输需要通过网络,而通信网络的开放性导致了IOCV系统易受到威胁与攻击,对IOCV系统发起攻击将对个人,甚至国家造成不可估计的损失,因此研究网络攻击下IOCV系统的控制问题刻不容缓。
  针对网络攻击下的IOCV系统控制问题的主要研究内容如下:
  首先,针对网络攻击下IOCV系统控制以及网络通信带宽有限的问题进行了研究。给出了更符合车辆动力学特征的集中式三阶模型,建立了融合网络攻击的弹性自适应事件触发机制(AdaptiveEvent-triggeredMechanism,AETM),基于此提出了安全控制器,将IOCV系统的状态保持在安全域内。在Lyapunov理论的基础上,证明了系统最终一致有界且是队列稳定的。最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性。
  其次,针对异构IOCV系统中不同车辆可能遭受不同程度网络攻击的问题进行了研究。建立了考虑网络攻击的耦合分散式车队模型。设计了变结构观测器来对网络攻击下的IOCV系统状态进行估计。基于此提出了一种分散式滑模控制方法,通过对该方案的理论分析,证明了在所提控制器控制下的IOCV系统是渐近稳定和队列稳定的。最后通过数值仿真验证了所提方案的有效性。
  最后,针对多重攻击下的IOCV协同建模与控制问题进行了研究。建立了网络层攻击、物理层攻击以及测量延时影响下的IOCV动态模型,通过包含原理对该模型进行了解耦。设计了可选边界层的变结构观测器对多重网络攻击、传感器攻击以及测量延时下的IOCV系统状态进行估计,通过修正信号来抵消执行器攻击造成的影响。基于积分滑模控制策略设计了等效控制器,解决了IOCV在多重攻击下的安全问题,通过Lyapunov-Razumikhin方法证明了所提方法可以减小多次攻击带来的负面影响,并保证了IOCV系统是队列稳定的。最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性。
作者: 郭相君
专业: 控制科学与工程
导师: 岳伟
授予学位: 硕士
授予学位单位: 大连海事大学
学位年度: 2022
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