申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891172A

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明的目的在于提供一种基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，属于船舶控制技术领域。该方法首先在无人船系统当中引入扩展卡尔曼滤波器，推导得到无人船系统的最优无偏状态估计值，然后将符合高斯分布的水印信号添加到控制信号中；此外，根据水印信号构建编码信号和解码信号，以抵消水印信号对测量值和系统状态估计的影响，并且扩大检测函数的值，从而完成攻击的检测。

主权项：1.一种基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：结合无人船舶的实际运行情况，简化无人船舶的动力学模型，包括运动学方程和动力学方程，其中，运动学方程为：动力学方程为： 为地球坐标系下无人船舶的位置信息，φt为航向角信息，vt为船舶自身信息，矩阵M,N,G分别代表船舶的惯性矩阵、阻尼矩阵及系泊力矩阵；ηt代表船舶的控制输入，wt代表船舶运行时由于海浪引发的扰动；表示参数的微分；J·表示非线性的转移矩阵；步骤2：将步骤1的简化无人船舶的动力学模型转化为状态空间模型，再继续引入零阶保持器将无人船进行离散化处理，得到隶属度函数未知的离散T-S模糊系统的状态方程及测量方程；步骤3：基于扩展的卡尔曼滤波器，按照最小均方偏差准则，获得步骤2中的系统的最优无偏状态估计值具体为： 其中，为状态预测方程，Lk为卡尔曼滤波增益矩阵更新方程，Lk＝ΦkPk|k-1CkT+RvCkPk|k-1CTk+Rv-1；Pk|k-1为状态预测误差协方差矩阵更新方程，Pk|k-1＝ΦkPk-1|k-1ΦTk+Rw；且Ck＝C； 表示估计，ηk为船舶的控制输入，Rv＝EvkvTk，Rw＝EwkwTk，Rwv＝EwkvTk，E·为期望，Bdi和Adi分别为离散无人船系统的系统矩阵和控制矩阵；步骤4：根据步骤2中的状态方程和步骤3中的拓展卡尔曼滤波器状态预测方程构造残差rk，具体过程为： 步骤5：将满足一定分布的已知高斯噪声信号作为水印信号Δηk添加到控制信号当中，添加了水印信号的无人船系统为： 其中，·*表示加入水印信号后的系统参数，ak为编码看信号，νk为测量噪声，wdik为过程噪声；步骤6：根据步骤5中的水印信号，构建编码、解码信号，并且分别注入到传感器输出端与状态估计器输入端，具体过程为：编码信号xak为： ak＝Cxak解码信号xdk为： dk＝-2Cxdk＝-2ak分别注入到传感器输出端与状态估计器输入端；此时系统受到攻击的情况下残差的值rreak表示为， 其中，rqk为系统正常运行时残差的值，为船舶正常运行时状态预测方程，dk为发生重放攻击时解码信号的值，dqk系统正常运行时解码信号的值；步骤7：根据步骤5中添加了水印信号后的系统状态函数和步骤6中的残差的值，得到系统受到重放攻击后的残差检测函数值greak，具体为， 其中，gqk是无人船系统没有受到攻击的时刻残差检测函数的值，Δηk-i-1为发生重放攻击的时刻水印信号的值，Δηqk-i-1为没有发生重放攻击的时刻水印信号的值，为无人船系统受到攻击时系统残差的协方差，表示二范数；步骤8：根据实际需求，基于步骤7受到重放攻击后的残差检测函数值greak，制定阈值及报警策略，当实时检测得到的残差检测函数值gk大于预先设定的残差检测函数阈值，则报警；否则不报警，从而完成攻击的检测，具体过程为： 其中，gth表示预先设定的残差检测函数阈值；当满足事件H1时，即检测函数值超出指定阈值时将会引起异常警报，表明系统遭受攻击；反之则说明系统正常运行，即事件H0条件成立。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于水印信号的无人船舶发生重放攻击的检测方法

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