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Resilient Initial-Dependent Coordination via Transformed Consensus and Distributed Compensation
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AI
DOI：10.1109/tcns.2026.3673503.png)
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摘要
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本文针对多智能体系统中异常节点的鲁棒初始依赖协调问题进行研究。初始依赖协调是指每个节点的最终值收敛到初始值的转换平均值，节点间关系通过扩展转换矩阵建模。该表述涵盖涉及坐标转换的广泛协调和信息融合任务。我们提出一种鲁棒转换一致协议，并定义了在存在异常节点时实现初始依赖协调所需的条件。为实施这些条件，我们设计了一种分布式记账与补偿机制。具体而言，每个节点维护一个私人账本，记录与邻居节点的实时交互数据。通过核对与邻居节点的账目并利用历史交互信息来检测异常行为。记账机制提供了更灵活有效的检测条件。为从异常行为的影响中恢复，我们设计了分布式补偿方案，引导正常节点调整其状态，缓解异常节点造成的不利影响。最后，在传感器网络中针对各种异常行为的数值仿真验证了所提方法的有效性。
Keyword:
Cyber attacks
distributed compensation
initial-dependent
resilient coordination
transformed consensus
期刊
IF:
5
论文数:
1.7K
被引数:
5.8K
机构
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