基于多车对车网络的抗网络攻击鲁棒 CACC 方案

协同自适应巡航控制（CACC）是一种车辆技术，允许高速公路上的车辆组形成紧密耦合的自动化车队，以提高道路容量与安全性，并降低燃油消耗与 CO2 排放。CACC 的底层机制是利用车对车（V2V）无线通信网络将加速度指令传输给车队中的相邻车辆。然而，V2V 网络的使用导致了通信信道中针对故障与网络攻击的脆弱性增加。通信网络成为恶意代理试图恶化车队性能甚至引发碰撞的新接入点。在此，我们通过使用多个 V2V 网络与一种数据融合算法来解决提升 CACC 方案抗网络攻击鲁棒性的问题。其思路是通过不同通信网络（信道）多次传输加速度指令，以在接收端创建冗余。我们利用该冗余获得无攻击的加速度指令估计。为此，我们提出了一种数据融合算法，其接收所有信道的数据，返回真实加速度指令的估计，并隔离被攻陷的信道。但需注意，将估计数据用于控制会给回路引入不确定性，从而降低性能。为最小化性能退化，我们提出了一种鲁棒 $H_{\infty}$ 控制器，以降低估计误差与传感器/信道噪声对车队性能（跟踪性能与弦稳定性）的联合影响。我们给出了仿真结果以说明我们所提方法的性能。