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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明属于多智能体系统控制领域，公开了一种解决FDI攻击对多智能体系统影响的安全一致性控制方法，包括：在卡尔曼滤波框架下，设计了能够估计邻居智能体状态的估计器；基于提出的状态估计器设计了一种安全保护机制，使每个智能体采用安全值进行状态更新，消除了虚假数据注入攻击对系统的影响，确保了系统渐近实现均方二分一致性；用估计值和从网络中收到的值建立事件触发条件，以减少状态信息的传输，缓解网络拥塞；本发明考虑在智能体间的通信信道和传感器到控制器的通信信道同时遭受恶意攻击者的攻击，并且系统中存在过程噪声和测量噪声的影响，适用于复杂的网络环境，使得本方法具有较好的鲁棒性和抗干扰性。

主权项：1.解决FDI攻击对多智能体系统影响的安全一致性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建带有过程噪声的离散多智能体系统模型，确定复杂多智能体系统的通信拓扑，基于智能体间的合作竞争交互设计一种能够估计邻居智能体状态的状态估计器；所述离散多智能体系统由一阶智能体构成，其动力学行为用下式表示：xik+1＝xik+uik+wik，i∈V其中，xik表示在k时刻智能体i传输给其邻居智能体的状态信息，uik表示在k时刻智能体i的控制输入，wik表示在k时刻智能体i的过程噪声；控制输入取决于相邻节点的状态，控制输入如下： 其中，c＞0是一致性增益；NQi和NRi分别表示与智能体i属于同一组和不同组的相邻智能体集合；所述确定复杂多智能体系统的通信拓扑包括各智能体分别与邻居智能体进行状态信息交换，对智能体间以及传感器到控制器通信信道间的攻击信号进行建模，智能体i和智能体j通信信道上的攻击建模为： 其中，表示节点j发出的信息被注入了虚假数据后的状态值，μijk表示攻击者注入的攻击信号，βijk表示攻击决策变量；在智能体i内部，传感器到控制器信道上的攻击建模为： 其中，表示受攻击影响后的状态值；定义βijk是服从伯努利分布的变量，当FDI攻击发生时，变量βijk＝1，否则βijk＝0；FDI攻击发生和不发生的概率分别为： 其中，τ∈[0,1是一个常量，当i,j≠u,v时，βij独立于βuv；所述估计器如下： 其中，Kijk+1是估计器增益，Yik+1表示测量集合，表示先验状态估计；步骤2：得到每个智能体内嵌状态估计器的估计值和从网络中接收到的状态值，将两个值进行对比，判断出网络中传输的数据是否受到恶意攻击者的影响；步骤3：根据步骤2得到的状态估计值，从通信网络中收到的状态值以及给定的阈值建立一种安全保护机制，通过安全保护机制的帮助使智能体的状态更新采用安全值；所述安全保护机制具体包括假设多智能体系统在k时刻运行，智能体i内嵌的估计器计算出和并将这两个值发送给检测器，检测器会从网络中接收到和接下来检测器判断网络是否受到攻击，最终将安全值发送给控制器；此外，事件生成器利用从传感器接收到的xik和估计器发送的建立事件触发条件；使用事件触发机制来避免智能体状态的持续传输，只有当触发条件达到时，智能体的状态才会被发送到网络；基于二元决策变量fij设计如下的安全保护机制： c表示一致性增益，N表示智能体个数，fijk表示二元决策变量，bij表示智能体连接情况；所述事件触发机制如下： 其中，δ是一个常数，是第k次触发瞬间；步骤4：将安全保护机制以及事件触发机制结合到安全控制协议当中。

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