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Adaptive Tracking Control for Nonlinear Systems Under False Data Injection Attacks via Intermittent State Triggering
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AI
DOI：10.1109/TCYB.2026.3650767.png)
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摘要
En 中文
本文研究了一类非线性系统在遭受虚假数据注入（FDI）攻击下的自适应跟踪控制策略，并融入了改进的事件触发机制。该研究的重大突破在于，面对FDI攻击后并非所有系统状态均可用于稳定性设计这一挑战，使得跟踪控制的实现更为复杂。本文消除了现有结果中要求第一步攻击信号必须已知的限制性假设，转而直接估计跟踪误差。该方法不仅便于非线性系统的跟踪控制，也提升了解决方案的通用性和实际应用性。为节省系统资源，提出了利用触发攻击输出的改进事件触发条件，从而使控制器和自适应律基于采样状态而非连续实时状态实施，以减少不必要的计算与通信。通过构建李雅普诺夫函数，所提出的控制策略确保闭环系统中所有信号全局有界。最后，仿真结果展示了所提控制策略的有效性。
Keyword:
Adaptive tracking
false data injection (FDI) attacks
nonlinear systems
state observer
state triggering mechanism
期刊
IF:
10.5
论文数:
1.1W
被引数:
5.0W
机构
引用论文
Social Informer: Pedestrian Trajectory Prediction by Informer With Adaptive Trajectory Probability Region OptimizationJiang, Z., Yang, R., Ma, Y., Qin, C., Chen, X., and Wang, Z. (2025b). Social informer：基于Informer和自适应轨迹概率区域优化的行人轨迹预测。IEEE Trans. Cybern. 2025, 1–14. doi: 10.1109/TCYB.2025.3613498
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