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Data-Driven iterative learning containment control for nonlinear MASs under sparse sensor attacks
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.cnsns.2026.109845.png)
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摘要
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• 考虑到跟随者与多个领导者之间信息交换的特性，提出了一种分布式数据驱动的迭代学习包容控制方案，该方案能够确保所有跟随者收敛到由领导者形成的凸包内。
• 基于冗余传感器通道，设计了一种自适应切换策略以实现传输路径的智能管理。该策略能够及时断开被攻击的通道并自动调整至正常工作模式，从而确保数据可靠传输。
• 相比于针对特定攻击类型设计的现有解决方案[26]，构建的死区入侵检测机制能够利用分布式包容误差，实现对多源混合攻击下异常行为的检测。
Keyword:
distributed containment control
iterative learning control
nonlinear multi-agent systems
sparse sensor attacks
adaptive switching strategy
期刊
IF:
3.8
论文数:
9.3K
被引数:
1.8W
机构
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