[发明专利]基于攻击补偿的非线性多智体系统无领导者一致控制方法

说明书

本发明提出一种基于攻击补偿的非线性多智体系统无领导者一致控制方法，解决了现有方法无法实现连续时间非线性系统在恶意攻击下的一致性控制的问题，首先建立遭受传感器和执行器双重攻击的连续时间非线性多智能体系统模型，引入有向图来描述无领导者智能体系统的通信关系，基于有向图构建一种辅助变量以及一致误差，来实现智能体的状态一致，设计了攻击补偿变量，基于受攻击的传感器数据以及攻击补偿变量构建新的坐标变换辅助变量，设计出虚拟控制器、实际控制器，此时为调节径向基神经网络的权重设计神经网络权值自适应律，保证控制器良好一致性控制效果的实现，在兼顾双重攻击的情况下，使得智能体状态不仅实现一致，而且能够保持有界。

技术领域

本发明涉及信息物理系统安全、非线性多智体系统控制的技术领域，更具体地，涉及一种基于攻击补偿的非线性多智体系统无领导者一致控制方法。

背景技术

近几十年来，随着电子信息技术、计算机技术和网络技术的高速发展，许多控制系统的规模变得越来越庞大，并且内部关联日益复杂化，若仍使用传统集中式的控制方法会带来计算量大、难以扩展等不良后果。因此，基于群体行为的多智能体系统应运而生，多智能体系统是指一定数量的个体(节点)通过自组织和相互合作，在群体层面上表现出一定的行为和秩序。

另外，随着通信技术的高速发展，信息物理系统(CPS,Cyber-Physical Systems)也随之发展壮大。CPS主要分为感知执行层、网络层和信息层。感知执行层主要由各种物理传感器等组成，是整个物理信息系统中信息的来源。为了适应多变的环境，网络信息物理系统节点多布置在无人监管的环境中，因此易被攻击者攻击。常见的针对感知执行层的攻击方式有：1)数据破坏：攻击者未经授权，对感知执行层获取的信息进行篡改、增删或破坏等；2)信息窃听：攻击者通过搭线或利用传输过程中的电磁泄露获取信息，造成数据隐私泄露等问题；3)节点捕获：攻击者对部分网络节点进行控制，可能导致密钥泄露，危及整个系统的通信安全。对于控制层面而言，传感器是否能够准确采集数据以及执行器能否精准执行控制指令对系统的控制性能是否能表现良好具有极大的决定性作用，而传统控制方法无法在数据遭受破坏时实现良好的控制性能。由于恶意攻击的特性，现有的关于安全问题的研究基本都是针对线性系统或者离散系统，难以针对连续时间非线性系统开展研究，然而，连续时间非线性系统具有广泛的应用范围，因此，实现连续时间非线性系统在恶意攻击下一致性控制具有重大意义。

一致性控制作为多智能体系统研究的基础问题，具有重要的理论研究与实际应用价值，现实生活中多智能体系统有很多的应用，例如航天器，无人机，水下航行器，传感器网络，以及多机械臂协同装备等。一致性控制分为有领导者一致性控制以及无领导者一致控制。2018年11月13日，中国专利(CN108803349A)中公开了一种非线性多智能体系统的最优一致性控制方法及系统，采用领导者-跟随者的控制模式，形成以参考行为模型为个体组成的多智体系统，在保证最优控制性能下，能够高效地解决复杂多智能体系统的一致性问题，更具有实际应用价值和高强的可扩展性，然而许多情况下，并不存在领导者或者领导者的信息无法正常接收，比如在恶劣工作环境中，多智能体系统不存在一个可靠的领导者或者能够与外界进行通信，智能体只能依靠相互之间的信息传递实现一致。因此，无领导者的一致性问题是一个具有现实意义的问题。

发明内容

为解决现有系统一致性控制方法研究无法实现连续时间非线性系统在恶意攻击下的一致性控制的问题，而且未同时考虑传感器攻击与执行器攻击的双重攻击情况，另一方面，为克服现有研究多采用有领导者一致性控制，而有限的无领导者研究容易导致多智体系统虽然能实现一致，但状态却趋于无穷的缺陷，本发明提出一种基于攻击补偿的非线性多智体系统无领导者一致控制方法，在兼顾双重攻击的情况下，实现非线性多智体系统无领导者的一致性控制。

为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：

一种基于攻击补偿的非线性多智体系统无领导者一致控制方法，至少包括：

S1.建立遭受传感器和执行器双重攻击的连续时间非线性多智能体系统模型；