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Trust-based secure distributed nonlinear estimation against adversarial attacks
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AI
DOI：10.1038/s41598-026-67711-7.png)
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摘要
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本文研究了无向通信网络下的安全分布式估计问题，其中某些代理的测量和更新可能被恶意攻击任意操纵。尽管存在攻击，正常代理会连续对未知参数进行局部测量，并通过与邻居共享这些测量值来一致地推断该参数。假设存在一些不可被攻陷的代理（称为可信代理），并提出了一种新的安全分布式估计算法，以确保所有正常和可信代理的局部估计在满足某些温和假设下收敛到目标参数的真实值。为展示算法的实际有效性，文中给出了一个数值示例。
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
