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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
1
作者
仇海涛
王子乐
朱翠
《中国惯性技术学报》
北大核心
2025年第7期736-742,共7页
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...
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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关键词
安全状态估计
高斯混合模型
额外数据包注入攻击
误差补偿器
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职称材料
题名
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
1
作者
仇海涛
王子乐
朱翠
机构
北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
中国联合网络通信集团有限公司陕西分公司
北京信息科技大学信息与通信工程学院
出处
《中国惯性技术学报》
北大核心
2025年第7期736-742,共7页
基金
北京市自然科学基金(4222052)
北京信息科技大学“勤信人才”培育计划项目(QXTCP C202110)
北京信息科技大学促进高校分类发展重点研究培育项目(2121YJPY221)。
文摘
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%。
关键词
安全状态估计
高斯混合模型
额外数据包注入攻击
误差补偿器
Keywords
secure state estimation
Gaussian mixture model
extra packet injection attack
error compensator
分类号
V475.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
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
仇海涛
王子乐
朱翠
《中国惯性技术学报》
北大核心
2025
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