乘性噪声模型不确定性下的异常检测
系统与控制
2022-01-19 v3 系统与控制
摘要
状态估计器是用于监测信息物理系统的异常检测器的关键组件。许多常用状态估计器易受模型风险影响，因为它们关键依赖于准确状态空间模型的可用性。建模误差使得更难区分与预期行为的偏差是由异常引起，还是仅仅由于对系统动态缺乏了解。在本研究中，我们通过乘性噪声框架来考虑模型不确定性。具体而言，我们提议在此设置中使用基于乘性噪声 LQG 的补偿器来对冲模型不确定性风险。然后可将估计器的残差大小与阈值比较以检测异常。最后，使用数值模拟验证了所提检测器。将信息物理系统中最先进的异常检测扩展以处理模型不确定性代表了本工作的主要新颖贡献。
引用
@article{arxiv.2103.15228,
title = {Anomaly Detection Under Multiplicative Noise Model Uncertainty},
author = {Venkatraman Renganathan and Benjamin J. Gravell and Justin Ruths and Tyler H. Summers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.15228},
year = {2022}
}