网络系统中卡尔曼滤波的弹性传感器布置：复杂性与算法
最优化与控制
2020-07-17 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
给定一个受噪声影响的线性动力学系统，我们研究在设计时受传感器布置预算约束下的最优传感器布置问题，以最小化相应卡尔曼滤波器稳态误差协方差的迹。尽管该问题一般而言是NP难的，我们考虑与系统动力学矩阵关联的底层图，并聚焦于图中某一节点存在单一输入的情形。我们给出一种（在多项式时间内计算的）最优策略将传感器布置于网络之上。接下来，我们考虑在传感器攻击预算约束下攻击（即移除）已布置传感器以最大化所得卡尔曼滤波器稳态误差协方差迹的问题。利用传感器布置问题获得的见解，我们给出一种（在多项式时间内计算的）最优策略来攻击已布置传感器。最后，我们考虑如下场景：系统设计者在传感器布置预算约束下布置传感器，随后 adversary 在传感器攻击预算约束下攻击已布置传感器。弹性传感器布置问题即寻找一种传感器布置策略，以最小化在攻击中幸存传感器对应卡尔曼滤波器的稳态误差协方差迹。我们证明该问题是NP难的，并给出一种伪多项式时间算法求解之。
引用
@article{arxiv.2006.14036,
title = {Resilient Sensor Placement for Kalman Filtering in Networked Systems: Complexity and Algorithms},
author = {Lintao Ye and Sandip Roy and Shreyas Sundaram},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.14036},
year = {2020}
}