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Data and model-based switching observer for cyber-physical systems against sparse sensor attacks
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PRE
AI
DOI：10.1080/00207721.2025.2486163.png)
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摘要
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本文研究了在遭受稀疏传感器攻击的 cyber-physical systems 中进行安全状态估计的问题。考虑到在稀疏攻击下进行安全状态估计的问题本质上属于 NP-hard，我们设计了一种非固定序列切换观测器来估计系统状态。首先，设计了一种基于数据和模型切换律来指导观测器。在切换律中，训练了一个基于深度学习的预测器来预测信道被攻击的概率，这有助于快速定位被攻击的信道。利用基于模型的分析方法来确保所提观测器的可靠性。其次，提出了一种集合覆盖优化方法以减少候选组合的数量，从而降低计算复杂度并进一步提高了基于数据方法的准确性。此外，获得了生成可靠状态估计的充分条件。最后，通过两个仿真验证了所提方法的有效性。结果表明，基于数据和模型的方法能够快速识别被攻击的信道并获得可靠的状态估计。
Keyword:
Secure state estimation
switching observer
cyber-physical systems
multilayer perceptron
期刊
I
IF:
4.6
论文数:
1.1K
被引数:
7.3K
机构
引用论文
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