基于卡尔曼滤波分解的安全动态状态估计
本研究讨论了存在稀疏完整性攻击时的线性定常高斯系统的状态估计问题。攻击者可以控制m个传感器中的p个,并可任意改变其测量值。在宽松的假设下,可以将最优卡尔曼估计分解为局部状态估计的加权和,其中每个局部状态估计仅使用单个传感器测量值导出。此外,提出了一种基于凸优化的方法,以取代加权和方法,将局部估计结合成一个更安全的状态估计。结果表明,当所有传感器都是良好的时,所提出的估计器与卡尔曼估计器有一定的概率是一致的；当p个传感器被破坏时,提供了一个充分条件,使估计器能稳定的对抗(p,m)-稀疏攻击。最后给出了一个算例来说明所提出的状态估计方案的性能。
信息物理系统 状态估计 安全性 优化
刘兴华 董思文 雷万钧
西安理工大学电气工程学院,陕西西安,中国,710054 西安交通大学电气工程学院,陕西西安,中国,710049
国内会议
第22届中国系统仿真技术及其应用学术年会(CCSSTA2021)
合肥
中文
13-18
2021-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）