额外数据包注入攻击下基于高斯混合模型的安全状态估计

针对线性时不变系统在额外数据包注入攻击下的安全状态估计问题(受损传感器数量不限),提出了一种基于高斯混合模型的测量值估计算法。首先,采用期望最大化(EM)算法对受损测量值进行聚类和融合,并引入误差补偿器修正聚类过程中的误差,从而得到测量估计值。其次,设计了一种带补偿器的状态估计方法,有效提高了系统估计精度,使系统性能受损坏传感器数量的影响较小,在损坏传感器数量超过总数的一半时仍保持有效。仿真结果表明,当被攻击传感器的数量为3、7和10时,相比于直接丢弃被攻击传感器的测量值,所提方法的状态估计精度分别提升58%、88%和97%。

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本文档关键词:额外,混合,注入,模型,攻击