.png){kind=icon}
返回
Data-driven resilient consensus control for nonlinear multi-agent systems under asynchronous DoS attacks
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s11071-026-12237-w.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文研究了在异步拒绝服务（DoS）攻击下，多智能体系统（MASs）的数据驱动一致性问题。拒绝服务攻击，特别是那些干扰智能体与其邻居间通信的攻击，严重破坏了MASs一致控制的正确性。现有方法通常依赖精确的系统模型，这限制了其在具有未建模动态特性的实际场景中的应用。为解决这些挑战，本文提出了一种新的异步DoS攻击模型，用以捕捉智能体间通信链路的干扰行为。随后，应用动态线性化技术将原始非线性MASs转换为全形式动态线性化（FFDL）模型，该模型仅基于受约束的输入/输出（I/O）数据运行。此外，提出了一种新的数据驱动无模型自适应恢复控制（MFARC）方法，以解决因DoS攻击导致的邻居状态不可用问题。数据驱动MFARC方法的关键在于一种动态补偿机制，该机制利用缓存的邻居历史状态在通信中断时生成补偿信号。通过理论分析，证明了在所提出的方法下，一致误差保持有界。最后，数值算例验证了所提出方法的有效性。
Keyword:
Nonlinear multi-agent systems
Denial-of-Service attacks
Model-free adaptive control
Compensation mechanism
期刊
IF:
6
论文数:
1.4W
被引数:
4.1W
机构
引用论文
Self-Triggered Consensus-Based Strategy for Economic Dispatch in Uncertain Communication Networks
PREAI
分享收藏Distributed secure state estimation for cyber-physical systems under sensor attacks面向传感器攻击的网络物理系统分布式安全状态估计.png)
AUTOMATICA
AUTOMATICAIF5.9
PREAI
分享收藏A Novel Data-Driven Control Approach for a Class of Discrete-Time Nonlinear Systems一类离散时间非线性系统的数据驱动控制新方法
PREAI
分享收藏分享收藏Obstacle Avoidance Control for Multiagent Systems Based on Model-Free Adaptive Control基于无模型自适应控制的 multiagent systems 障碍物规避控制
PREAI
分享收藏
查看更多内容