申请/专利权人：苏州科技大学

申请日：2023-05-25

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN116760574B

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;H04L67/12;G08G1/00;G06F30/18;G06F30/20;G06F17/11;G06F111/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2023.10.03#实质审查的生效;2023.09.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于智能网联车队的分布式有限时间观测方法，所述方法包括：首先，构建智能网联车的数学模型并转换为状态空间方程；然后，根据状态空间方程设计分布式有限时间观测器，并基于分布式有限时间观测器获得全局估计误差系统；接着，通过全局估计误差系统对整体估计误差进行稳定性分析和对车辆的攻击信号进行自适应阈值攻击检测方法设计，并通过稳定性分析判断FTB‑H∞性能的充分条件；最后，对智能网联车队进行数值仿真实例检测并获取仿真检测结果有效性；本发明通过对智能网联车分布式有限时间观测器进行设计，减少观测器设计过程中的条件约束，灵活实现了在有限时间内对车辆攻击信号的精确估计。

主权项：1.一种基于智能网联车队的分布式有限时间观测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构建智能网联车的数学模型并转换为状态空间方程；所述智能网联车的数学模型的表达式为： 其中，ρi表示车辆的位置，υi表示车辆的速度，表示车辆的加速度；σ表示发动机的发动时间常数；di表示外部扰动，θ1，θ2为常数，θ1di表示速度通道中的扰动，θ2di表示加速度通道中的扰动，ui表示车辆的实际控制输入；考虑车辆距离引起的风阻力对车速的影响，车辆速度动态方程表达式为： 其中，Γij描述车辆的互连结构，若Γij＝0表示车辆i与车辆j间不相连，Γij＝1表示车辆i与车辆j间相连，l表示车辆间的风阻系数，k表示跟随车辆的总数；所述步骤S1中状态空间方程的表达式为： 其中： 为车辆可测输出，为非线性函数，表示车辆的攻击信号，Dx为车辆的攻击分布矩阵； 为常数矩阵；车辆状态车辆实际控制输入车辆外部扰动显然有S2、根据状态空间方程设计分布式有限时间观测器，并基于分布式有限时间观测器获得全局估计误差系统；S3、通过全局估计误差系统对整体估计误差进行稳定性分析和对车辆的攻击信号进行自适应阈值攻击检测方法设计，并通过稳定性分析判断FTB-H∞性能的充分条件；所述步骤S3中稳定性分析包括设定定理：若给定标量γ＞0,δ＞0,ξ1＞0,ξ2＞0,β1＞0,β2＞0,ε＞0,T＞0，存在正定矩阵和矩阵满足以下三个条件： R1＜P1,R2＜P2 其中， λminN＝min{λminN1,λminN2},λmaxN＝max{λmaxN1,λmaxN2}；则全局估计误差系统关于β1,β2,[0T],R1,R2,da,wa,κ,ξ1,ξ2是FTB-H∞且车辆分布式观测器的增益矩阵为L＝P1-1W；所述定理还包括设定引理和定义：所述引理：对于任何矩阵和满足： 其中ε＞0的常数；所述定义包括定义一和定义二，所述定义一：给定常数β1＞0,β2＞0且β1＜β2，一个矩阵满足假设3：速度通道的外部扰动未知但有界满足攻击信号导数未知但满足其中da,wa为给定标量；以及时间间隔[0,T]，若存在矩阵Ψ1＞0,Ψ2＞0，满足： 则误差系统关于β1,β2,[0T],Ψ0,da,wa是有限时间有界FTB的；所述定义二：如果攻击估计误差系统满足以下条件：误差系统关于β1,β2,[0T],Ψ0,da,wa是FTB；在非零初始状态下，满足： 其中κ＞0,ξ1＞0,ξ2＞0，g·为非负函数；则误差系统关于β1,β2,[0T],Ψ0,da,wa,κ,ξ1,ξ2是FTB-H∞；所述自适应阈值攻击检测方法设计包括：结合所述状态空间方程的表达式获得： 其中，利用有限时间观测器估计出的车辆加速度可以表示为： 其中，表示由观测器估计出的第i辆车的第3个状态值；进一步推导： 最终设计的攻击检测器： 其中，为正标量；定义于是当车辆i未发生攻击时，误差动态表达式为： 当估计误差超过设计的自适应攻击检测阈值时，检测器开始发出警报。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州科技大学 一种基于智能网联车队的分布式有限时间观测方法

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