弹性平均一致性：一种检测与补偿方法
系统与控制
2022-02-23 v1 系统与控制
摘要
我们研究具有行为异常节点的多智能体系统的弹性平均一致性问题。为保护一致性值免受行为异常节点的影响，我们通过检测异常行为、减轻相应的不利影响并实现弹性平均一致性来解决该问题。本文考虑了一般类型的异常行为，包括欺骗攻击、意外故障和链路失效。我们通过两跳通信信息以分布式方式刻画行为异常节点的不利影响，并提出了一种具有衰减容错误差界的确定性检测-补偿一致性（D-DCC）算法。考虑到因链路失效导致信息集间歇可用的场景，提出了一种名为随机检测-补偿一致性（S-DCC）算法的随机扩展。我们证明 D-DCC 和 S-DCC 分别允许节点精确且依期望渐近地实现弹性平均一致性。随后，引入 Wasserstein 距离来分析 S-DCC 的精度。最后，进行了大量仿真以验证所提算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2202.10814,
title = {Resilient Average Consensus: A Detection and Compensation Approach},
author = {Wenzhe Zheng and Zhiyu He and Jianping He and Chengcheng Zhao and Chongrong Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.10814},
year = {2022}
}