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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利拒绝服务攻击下基于事件触发的AUV稳定深度跟踪控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119024697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411135890.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权拒绝服务攻击下基于事件触发的AUV稳定深度跟踪控制方法是由董山玲;杨根源;赖芷怡;刘妹琴;张森林设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本拒绝服务攻击下基于事件触发的AUV稳定深度跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种拒绝服务攻击下基于事件触发的AUV稳定深度跟踪控制方法，包括构建AUV在水流扰动下的动力学模型，构建拒绝服务攻击数学模型；获得AUV控制系统的控制器；对控制器进行事件触发控制，得到AUV控制系统的控制输入；设置AUV的深度跟踪路径，根据所述控制输入对AUV进行路径跟踪控制，实现AUV稳定深度跟踪控制。本发明可以有效抵抗拒绝服务攻击所带来的不利影响，减小水流扰动对AUV的影响，减轻计算负担，显著节省能源和通信资源，减少执行器磨损，同时能够将路径深度跟踪误差波动控制在较小范围内，为深海施工、海洋监测、海底测绘等领域奠定关键基础。

本发明授权拒绝服务攻击下基于事件触发的AUV稳定深度跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种拒绝服务攻击下基于事件触发的AUV稳定深度跟踪控制方法，其特征在于，包括：1构建待控制的AUV在水流扰动下的动力学模型，构建拒绝服务攻击数学模型；2根据步骤1得到的两个模型及事件触发获得AUV控制系统的控制器；3对AUV控制系统的控制器进行事件触发控制，所述事件触发控制用于获得AUV控制系统的控制输入；4设置AUV的深度跟踪路径，基于所述AUV的深度跟踪路径采用所述控制器并利用事件触发控制获得AUV控制系统的控制输入，根据所述控制输入对AUV进行路径跟踪控制，实现AUV稳定深度跟踪控制；步骤1中，所述AUV在水流扰动下的动力学模型，包括：AUV的深度控制模型为： 其中，z为AUV所处位置的实际深度；u为AUV的前进速度；θ为AUV的纵倾角度；q为AUV的纵倾角速度；τs为AUV艉舵所产生的纵倾力矩；d为外界海流的干扰；zB为AUV所受浮力的等效作用点的位置，B为AUV所受的浮力，Iy为AUV在y轴方向的转动惯量，为AUV的角加速度水动力系数；Muq为AUV的耦合水动力系数；步骤1中，所述构建拒绝服务攻击数学模型，包括：采用Bernoulli随机过程构建拒绝服务攻击数学模型， 其中，αt为Bernoulli随机过程，当其值为1时，表示数据成功传输，否则数据传输失败，t为时间；Prob{αt＝1}为数据成功传输时的概率；为拒绝服务攻击的数学期望；所述步骤2，包括：根据步骤1的所述动力学模型和拒绝服务攻击数学模型，构建基于非线性误差的控制器，非线性误差S为： 其中，x1为深度误差，x1＝z-zd，zd为目标的深度轨迹；x2为第一中间误差变量，x2＝θ-β1，β1为中间变量，k1为控制增益，k1＞0且为常数；k3为控制增益，k30且为常数；x3为第二中间误差变量，x3＝q-β2，β2为中间变量，k2为控制增益，k1＞0且为常数；β3为随时间更新的自适应参数，β40且为常数；h1是调节非线性补偿特性的参数，h10且为常数；综合AUV控制系统中的误差和动态特性生成中间信号ζt，中间信号ζt为： 其中，β5是调节参数，a3α＜β5＜0且为常数，α＞0且为常数；δ为AUV控制系统对误差的敏感度，0＜δ＜1且为常数；h2是调节非线性补偿特性的参数，h20且为常数；基于拒绝服务攻击数学模型及事件触发，AUV的控制系统的控制输入为：τst＝αtζtk其中，τst为t时刻时，AUV的控制系统的控制输入，此时tk-1＜t＜tk；ζtk为tk时刻时，ζt对应的函数值；tk为事件触发时刻。

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