基于高斯-伯努利混合模型的网络物理系统安全状态估计
系统与控制
2025-08-26 v2 系统与控制
摘要
网络物理系统在实际应用中的部署面临传感器威胁下的安全性要求挑战。大多数网络物理系统，尤其是多传感器系统，在攻击模型未知时难以检测传感器攻击。本文提出高斯-伯努利安全（GBS）估计器以解决此问题，将检测问题转化为关于系统状态和观测指示器的最优估计问题。该问题包含两个理论子问题：部分观测下的序贯状态估计和无序新观测下的估计更新。在卡尔曼滤波框架内，我们推导了这两个问题的闭式解。然而，由于其计算效率低下，我们提出采用近端梯度下降的迭代方法，以更短时间更新估计。最后，我们从计算效率、检测性能和估计误差三个角度进行实验。我们的 GBS 估计器显著优于其他方法。
引用
@article{arxiv.2411.09956,
title = {Secure State Estimation of Cyber-Physical Systems via Gaussian Bernoulli Mixture Model},
author = {Xingzhou Chen and Nachuan Yang and Peihu Duan and Shilei Li and Ling Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.09956},
year = {2025}
}