CN114726637B - 一种网络攻击下多域无人***的分布式状态估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于智能算法的多域无人***分布式安全状态估计。本发明公开了一种网络攻击下多域无人***分布式安全估计***,通过网络攻击下的异构多域无人***的多传感器信息,从而获取多域无人***的分布式状态交互模型,在此基础上,设计网络攻击下多域无人***的分布式状态估计器,结合状态估计误差的有约束优化问题,实现对多域无人***所遭受网络攻击的估计,以及对分布式状态估计器增益的优化。进一步地,考虑控制输入能够对网络攻击下的分布式状态估计效果产生影响,融合最优控制理论的智能算法,通过多域无人***分布式状态估计误差和交互误差优化目标函数的优化设计,从而获取具有网络攻击抑制效果的最优控制率,提高分布式状态估计器的状态估计效果。本发明能够有效提高多域无人***对网络攻击的状态信息可信性,解决网络攻击下无人***协同感知、智能理解、精准决策、高效控制问题。
Description
技术领域
本发明涉及多域无人***在网络攻击下的安全估计,涉及多域无人***的分布式状态估计器设计以及基于智能算法的最优攻击抑制控制策略设计。
背景技术
本发明所针对的多域无人***是指发挥陆域上的无人车、水域中的无人艇和空域中无人机等多区域无人***在各区域的功能与优势,通过协同调配,完成搜救、作战和探测等任务,具有自主性强、适应性强和长时间值守等优势。但是随着信息通信技术的发展,黑客技术不断升级逐渐兴起,使无人***协同通信暴露与开放的网络环境中,对网络攻击下无人***安全状态估计引发了国内外学者大量关注。研究具有网络通信拓扑的多个无人***安全估计方法,文献[L.Petnga,H.Xu.Security of unmanned aerial vehicles:Dynamic state estimation under cyber-physical attacks.2016InternationalConference on Unmanned Aircraft Systems(ICUAS),2016:811-819.]提出了一种基于卡尔曼滤波器的安全状态估计方法,考虑了无人机***网络拓扑结构,基于图论的基本理论,设计了一种分布式的安全状态估计方法。同样,文献[M.Noor-A-Rahim,M.O.Khyam,G.G.M.N.Ali,Z.Liu,D.Pesch,P.H.J.Chong.Reliable State Estimation of anUnmanned Aerial Vehicle Over a Distributed Wireless IoT Network.IEEETransactions on Reliability,2019,68(3):1061-1069.]研究了针对于分布式无人***无线物联网结构,提出了一种编码状态估计方法,进而提高无人***通信的可靠性与安全。为了能够实现无人***对网络攻击的主动防御,从而尽可能地避免网络攻击发生。多域无人***的状态信息可信性是保证***正常运行的关键,通过分布式状态估计的方法对***状态的恢复具有重要意义。
发明内容
本发明要解决的网络攻击下多域无人***测量信息的不完整性、异步性和虚假性影响的无人***多传感器协同感知的状态估计的完整性、快速性和准确性等问题。
本发明解决上述问题所采用的方法是多域无人***的分布式状态估计器设计以及基于智能算法的最优攻击抑制控制策略设计。通过基于多传感器数据信息的分布式状态估计器设计,融合智能算法下的攻击抑制控制策略,实现拟态多域无人***的分布式融合安全状态估计,提高多域无人***的分布式安全。本发明能够有效解决网络攻击下无人***协同感知、智能理解、精准决策、高效控制问题。
网络攻击下多域无人***的分布式状态估计方法包括多域无人***分布式状态估计方法设计和基于深度强化学习的最优控制策略设计。
首先,根据多域无人***各个节点攻击检测信息集Kn={[κ1,1,κ1,2,…,κ1,n],[κ2,1,κ2,2,…,κ2,n],…,[κs,1,κs,2,…,κs,n]}和多传感器协同感知信息集yn={[y1,1,y1,2,…,y1,n],[y2,1,y2,2,…,y2,n],…,[ys,1,ys,2,…,ys,n]},其中κs,n,ys,n分别表示第s域第n个节点的攻击检测信息和传感器节点数据信息,建立多域无人***的分布式模型,进而设计基于分布式状态估计器;其次,建立分布式状态估计器的状态估计误差二次型,设计网络攻击优化策略从而实现对多域无人***所遭受的网络攻击的估计;进一步考虑分布式状态估计器的估计误差函数,设计分布式状态估计器的参数优化方法,从而获取分布式状态估计器的增益;最后,获取估计状态与***参考模型状态的误差指标函数,设计多域无人***的优化目标值函数和交互函数***间交互函数从而得到基于哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程的评价函数和执行函数,基于并行工作神经网络方法,设计评价网络和执行网络,通过策略迭代至算法收敛。进一步地,利用新型凸优化理论和LaSalle不变集理论对状态估计的最优性、收敛性、稳定性进行分析。
附图说明
图1为本发明多域无人***分布式安全估计***结构示意图;
图2为本发明基于深度强化学习的分布式融合状态方法算法结构图;
具体实施方式
下面以包含区域1、区域2、区域3的多域无人***为例,结合附图详细描述本发明的技术方案。
如图2所示,本发明所设计的网络攻击下多域无人***的分布式状态估计方法,主要包括攻击信息检测与***协同信息融合、分布式状态估计器设计、网络攻击策略优化估计、估计器增益优化设计和基于深度强化学习的攻击抑制最优控制策略设计。实施过程主要是从网络攻击下多域无人***的分布式状态估计方法设计和基于强化学习的多域无人***攻击抑制最优控制策略设计两个方面展开。
首先,开展网络攻击下多域无人***的分布式状态估计方法设计,如图2,所示的多域无人***状态估计算法结构图,首先,针对于多域无人***,利用多域无人***各个节点攻击检测信息集Kn={[κ1,1,κ1,2,…,κ1,n],[κ2,1,κ2,2,…,κ2,n],…,[κs,1,κs,2,…,κs,n]}和多域传感器协同感知信息集yn={[y1,1,y1,2,…,y1,n],[y2,1,y2,2,…,y2,n],…,[ys,1,ys,2,…,ys,n]},其中κs,n,ys,n分别表示第s域第n个无人***节点的攻击检测信息和传感器节点数据信息,建立相应的分布式网络通信拓扑模型为Gs=(Vs,Es,Is),其中Vs表示第s域的节点状态信息Vs={xs,1,…,xs,i,…},Es表示s域无人***的通信拓扑边缘,如果(xs,i,xs,j)∈Es,则表示s域节点xs,i与xs,j存在通信连接,Is表示s域的通信节点分布式交互信息Is(xi,xj)∈Is。令As,i(xs,i,t)∈As表示第s域第i个无人***所遭受的网络攻击,从而可得网络攻击下的分布式多域无人***模型为Gs a=(Vs+As,Es,Is)。基于分布式最优估计器理论,设计如下的多域无人***分布式状态估计器其中表示最优状态信息估计器,其方程为其中表示被估计状态和测量值估计值,Ls,i为分布式状态估计器的测量误差增益,Ks,i为分布式状态估计器的交互误差增益。通过将式(2)的估计状态与参考模型(1)状态真实值输出结果的比较,定义估计状态与***参考模型状态的误差其中Γ(·)为估计误差指标函数且Γ(0)=0,Τ(t)为时变且正定的,xs,ik为第s域第i域无人***的第k个状态。考虑到攻击者能够通过窃取***状态信息,对网络攻击测量进行设计,从而破坏分布式状态估计器的状态估计性能,导致多域无人***的状态估计信息可信。基于此,可以从攻击者的立场对网络攻击策略进行估计,设计攻击策略的有约束优化问题为其中表示分布式状态估计器的测量误差绝对大小,Pm为正定对称矩阵,约束条件表示攻击所带来的交互估计误差绝对大小小于一定阈值δ>0,其中PI为正定对称矩阵,该约束能够使得网络攻击策略在对多域无人***状态估计效果产生较大破坏,同时保证攻击的隐蔽性。基于拉格朗日乘子法,可以对(4)所表示的优化问题,设计如下网络攻击策略估计方法其中λ为拉格朗日乘子,通过上述优化策略,实现对网络攻击策略的估计,为进一步的多域无人***分布式状态估计器的参数优化设计奠定基础。当攻击者采用上述的攻击策略时,设计分布式状态估计器的状态观测性能目标函数为其中Pm1,PI1均为相应维度的正定对称矩阵,为了使得分布式状态估计器的估计误差渐进收敛至零,还需满足因此,可以得出如下的多域无人***分布式状态估计器增益矩阵有约束优化问题同样采用拉格朗日乘子法,从而可以获取如下的分布式状态估计器增益的优化求解方法:其中δe>0且令为柔性因子。
进一步地,考虑到分布式多域无人***为异构的通信网络,由于受到网络攻击、通信能量、拓扑结构等的影响,存在一定量的不匹配节点,需要对这类节点进行控制器设计,有效抑制网络攻击的影响,采用基于智能算法的多域无人***攻击抑制最优控制策略设计,对多域无人***分布式安全状态估计的性能进行。因此,建立每个多域无人***无人***的状态估计优化目标值函数以及各个无人***之间的信息交互特性函数基于无人***之间的异构信息。基于最优控制理论,从而得到基于哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程其中表示s越第i个无人***优化目标单元,j∈Ns,i表示第s域第i个无人***节点的邻接节点。设计基于策略迭代的深度强化学习算法如下:
建立并行工作神经网络下的评价网络:其中ws,i表示第s域第i个无人***的评价函数逼近权重,表示交互信息权重值,第s域i个无人***神经网络逼近输入参数向量,bs,i为神经网络偏置,σ(·)为激励函数。
则神经网络未知参数的更新率为:
通过策略迭代至算法收敛获取最优控制输入u*。上述算法的迭代收敛特性可以表示为:
其中,如果rl≤a,a>0,则算法为Q-p次收敛。
Claims (1)
1.一种网络攻击下多域无人***的分布式状态融合安全估计方法,其特征在于,包括通过对网络攻击下多域无人***的分布式状态估计设计,获取***状态信息和攻击信息,具体步骤包括:
步骤1:利用多域无人***各个节点攻击检测信息集和多域传感器协同感知信息集,建立相应的分布式网络通信拓扑模型为Gs=(Vs,Es,Is),其中Vs表示第s域的节点状态信息Vs={xs,1,…,xs,i,…},Es表示s域无人***的通信拓扑边缘,如果(xs,i,xs,j)∈Es,则表示s域节点xs,i与xs,j存在通信连接,Is表示s域的通信节点分布式交互信息Is(xi,xj)∈Is,令As,i(xs,i,t)∈As表示第s域第i个无人***所遭受的网络攻击,从而可得网络攻击下的分布式多域无人***模型为Gs a=(Vs+As,Es,Is);
步骤2:利用步骤1中模型,基于分布式最优估计器理论,设计如下的多域无人***分布式状态估计器其中表示最优状态信息估计器状态估计信息节点集合,其方程为其中表示被估计***状态信息的估计值和被估计***测量输出信息的估计值,ys,i为传感器节点数据信息,Ls,i为分布式状态估计器的测量误差增益,Ks,i为分布式状态估计器的交互误差增益,定义与步骤1中的Es,Is对应定义相同,zs,i为优化设置变量;
步骤3:针对步骤2中的分布式状态估计器,从攻击者的立场对网络攻击策略进行估计,设计攻击策略的有约束优化问题为其中表示分布式状态估计器的测量误差绝对大小,Pm为正定对称矩阵,约束条件表示攻击所带来的交互估计误差绝对大小小于一定阈值δ>0,其中PI为正定对称矩阵,该约束能够使得网络攻击策略在对多域无人***状态估计效果产生较大破坏,同时保证攻击的隐蔽性,基于拉格朗日乘子法,设计如下网络攻击策略估计方法其中λ为拉格朗日乘子,通过上述优化策略,实现对网络攻击策略的估计,当攻击者采用上述的攻击策略时,设计分布式状态估计器的状态观测性能目标函数为其中Pm1,PI1均为相应维度的正定对称矩阵,为了使得分布式状态估计器的估计误差渐进收敛至零,还需满足可以得出如下的多域无人***分布式状态估计器增益矩阵有约束优化问题同样采用拉格朗日乘子法,从而可以获取如下的分布式状态估计器增益的优化求解方法:其中δe>0且令为柔性因子;
步骤4:采用基于智能算法的多域无人***攻击抑制最优控制策略设计,对上述多域无人***分布式安全状态估计的性能进行优化,定义估计状态与***参考模型状态的误差其中下标k表示相应子***的第k个状态,t为时间,建立每个多域无人***的状态估计优化目标值函数以及各个无人***之间的信息交互特性函数基于无人***之间的异构信息,基于最优控制理论,从而得到基于哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程其中表示s越第i个无人***优化目标单元,j∈Ns,i表示第s域第i个无人***节点的邻接节点,设计基于策略迭代的深度强化学习求解算法如下:
①评价函数迭代:建立并行工作神经网络下的评价网络:其中ws,i表示第s域第i个无人***的评价函数逼近权重,l为迭代因子,表示交互信息权重值,为第s域i个无人***神经网络逼近输入参数向量,bs,i为神经网络偏置,σ(·)为激励函数;
②执行函数迭代过程:
③并行工作神经网络下的执行网络建立:
④优化求解过程:
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110651310A (zh) * | 2017-04-05 | 2020-01-03 | 卡内基梅隆大学 | 估计对象密度和/或流量的深度学习方法及相关方法和软件 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10728106B1 (en) * | 2016-04-29 | 2020-07-28 | Architecture Technology Corporation | Multi-domain cloud computing |
CN110651310A (zh) * | 2017-04-05 | 2020-01-03 | 卡内基梅隆大学 | 估计对象密度和/或流量的深度学习方法及相关方法和软件 |
CN111783556A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-16 | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 | 多域多源遥感信息融合***及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
《ADP-Based_Remote_Secure_Control_for_Networked_Control_Systems_Under_Unknown_Nonlinear_Attacks_in_Sensors_and_Actuators》;longjie zhang,yongcheng等;《IEEE》;20211223;全文 * |
智能化态势认知技术与发展建议;李婷婷等;《指挥信息***与技术》;20200428(第02期);全文 * |
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