拒绝服务攻击与不确定性下的弹性控制：自适应动态规划方法
系统与控制
2024-11-12 v1 系统与控制
摘要
本文提出了一种新的框架，用于在拒绝服务（DoS）攻击和系统不确定性下对连续时间线性系统进行弹性控制。通过整合强化学习和输出调节理论的技术，我们证明了可以从受到攻击的系统中实时采集的状态和输入数据直接学习弹性最优控制器。在DoS攻击持续时间不超过任意上界的条件下，给出了闭环系统保持稳定性的充分条件。仿真结果用于验证所提出的基于学习框架在DoS攻击和模型不确定性下实现弹性控制的有效性。
引用
@article{arxiv.2411.06689,
title = {Resilient control under denial-of-service and uncertainty: An adaptive dynamic programming approach},
author = {Weinan Gao and Zhong-Ping Jiang and Tianyou Chai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.06689},
year = {2024}
}