[发明专利]一种期望轨迹信号攻击下的无人机安全控制方法

说明书

本发明涉及一种期望轨迹信号攻击下的无人机安全控制方法，针对期望轨迹信号在传输过程中受虚假信息注入攻击的无人机安全控制问题，首先，对注入到期望轨迹信号中的虚假信息按特性进行分类建模；其次，通过分析期望轨迹信号作用到无人机控制通道中的传递机理，建立虚假信息注入攻击影响下的无人机控制系统模型；再次，根据作用到无人机控制通道中虚假信息的模型特征，分别设计攻击观测器，对虚假信息进行估计，并求解观测器增益；最后，根据攻击观测器输出值，设计复合期望轨迹信号。本发明具有抗攻击能力强、可靠性高的特点，适用于无人机期望轨迹信号被攻击情形下的安全控制。

技术领域

本发明涉及一种期望轨迹信号攻击下的无人机安全控制方法，可以实现对注入到期望轨迹信号中的虚假信息攻击按特性进行攻击建模分析与估计补偿，可用于期望轨迹信号被攻击情形下的无人机安全控制。

背景技术

近些年，随着信息、控制、通信等领域的不断发展及相互融合，带动了无人机产业的飞速发展，使得无人机在军事和民用领域都发挥着巨大的作用。然而，由于无人机系统开放的通信机制，使得无人机在通过通信链路传输信息过程中容易受到恶意攻击。2011年伊朗通过干扰美国RQ-170的GPS信号，成功捕获该无人机。无人机系统在接收地面控制站期望轨迹信号、卫星导航信号以及与其他无人机通信时均需通过通信链路来传输信号。与此同时，攻击者可以发动以破坏信息可用性或完整性为目的的不同类型的攻击。因此，无人机系统的安全问题得到了越来越多的关注。

目前，针对期望轨迹信号在通过通信链路传输过程中受到虚假信息注入攻击的无人机安全问题，中国专利申请号201811453386.6提出了一种虚假信息注入时的最优跟踪控制器设计方法。该专利采用博弈论和Q-学习的自适应动态规划算法实现无人机最优跟踪控制。但该方法仅能通过最优算法抑制虚假信息注入攻击的影响，不具备攻击影响补偿能力。中国专利申请号201810261712.7提出了一种执行机构受损下的航天器抗干扰姿控方法。该专利设计学习观测器对执行机构攻击进行估计与补偿，但该专利一方面没有分析攻击映射到执行机构的传递机理及对攻击影响建模；另一方面学习观测器的估计精度依赖于学习时间间隔。综上所述，通信链路受到攻击后的无人机安全问题亟待解决。然而，通信链路攻击映射到控制系统的传递机理及对控制系统的影响对无人机安全控制带来挑战，需对不同模式的攻击进行建模并分析攻击影响，实现对不同模式攻击影响的精确估计与补偿，从而提升无人机系统的安全性。

发明内容

本发明的技术解决问题是针对一类期望轨迹信号在传输过程中受虚假信息注入攻击的无人机安全控制问题，设计了一种期望轨迹信号攻击下的无人机安全控制方法，具有抗攻击能力强、可靠性高的优点。

本发明及技术解决方案为：针对期望轨迹信号在传输过程中受虚假信息注入攻击的无人机安全控制问题，首先，对注入到期望轨迹信号中的虚假信息按特性进行分类建模；其次，通过分析期望轨迹信号作用到无人机控制通道中的传递机理，建立虚假信息注入攻击影响下的无人机控制系统模型；再次，根据作用到无人机控制通道中虚假信息的模型特征，分别设计攻击观测器，对虚假信息进行估计，并求解观测器增益；最后，根据攻击观测器输出值，设计复合期望轨迹信号。具体实施步骤如下：

第一步，对注入到期望轨迹信号中的虚假信息按特性进行分类建模：

无人机期望轨迹信号(是指发送给无人机的，用于导航的轨迹数据信号)在通过通信链路传输过程中，易受到攻击者发动的虚假信息注入攻击(这种注入攻击是指期望轨迹信息被攻击信号更改)。无人机接收到的被攻击的期望轨迹信号p_a可以描述为p_a＝p_d+χ_a+γ_a。其中p_d表示期望的期望轨迹信号，χ_a和γ_a分别表示可建模未知攻击及偏置攻击，所述偏置攻击是指在期望轨迹信号的基础上叠加一个常值信号，造成期望轨迹信号改变，其攻击模型由如下外部模型描述：