论文总字数：57644字

摘 要

多主体系统在分布式协调、无人驾驶飞行器、监视和跟踪等领域的潜在应用广泛。通信网络中的拒绝服务（DoS）攻击易于实现且可能导致严重后果。本文研究带通信信道攻击的多主体分布式控制，基于代数图论、随机控制理论分析给出了随机DoS攻击下确保多主体系统均方可一致和均方可编队的数据发送率条件，并分别设计了一致性和编队控制器。

1. 考虑主体系统和量测值均存在白噪声的多主体系统，分别设计了静态状态反馈、静态输出反馈、以及基于卡尔曼滤波的状态反馈三种一致性控制算法。用理论严格推导和分析了系统均方一致的条件，根据随机控制理论给出了随机DoS攻击下系统可一致的数据传输率条件，并进一步通过Lyapunov函数和LMI分析方法设计一致性反馈增益。仿真结果验证了基于卡尔曼滤波的状态反馈一致性控制的性能高于其他两种控制算法。
2. 考虑DoS攻击下的多主体编队包围控制问题，分别设计了基于状态反馈、静态输出反馈、以及基于卡尔曼滤波的状态反馈三种一致性控制算法，并进一步给出了系统均方可编队的条件。仿真结果验证了基于卡尔曼滤波的状态反馈编队包围控制的性能高于其他两种控制算法。

关键词：多主体系统，DoS攻击，一致性，卡尔曼滤波，编队包围

Abstract

Multi-agent systems are widely utilized in distributed coordination, unmanned aerial vehicles, surveillance and tracking, etc. Denial-of-Service (DoS) attacks in communication networks are easy to implement and can lead to serious consequences. This paper studies the multi-agent distributed control with communication channel attack. Based on algebraic graph theory and stochastic control theory analysis, the data transmission rate conditions for ensuring uniformity and mean square formation of multi-agent systems under random DoS attacks are given. Consensus and formation controllers were designed.

(1) Considering the multi-agent system with white noise in both the main system and the measured values, three consensus control algorithms, static state feedback, static output feedback and state feedback based on Kalman filter, are designed. The condition of the mean square consensus of the system is strictly derived and analyzed. According to the stochastic control theory, the consistent data transmission rate conditions of the system under random DoS attack are given, and the consensus feedback gain is further designed by Lyapunov function and LMI analysis method. The simulation results verify that the performance of state feedback consensus control based on Kalman filter is higher than the other two control algorithms.

(2) Considering the multi-agent formation enclosing control problem under DoS attack, three consensus control algorithms based on state feedback, static output feedback and state feedback based on Kalman filter are designed respectively, and the system is evenly given. Formation conditions. The simulation results verify that the performance of state feedback formation bracketing control based on Kalman filtering is higher than the other two control algorithms.

KEY WORDS: Multi-agent system, DoS attack, consensus, Kalman filtering,

formation bracketing

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题背景及研究意义 1

1.2 国内外研究历史与现状 2

1.2.1 通信信道攻击的影响与处理 2

1.2.2 多主体系统协调控制的基本问题 3

1.3 论文结构 5

第二章 预备知识与系统建模 6

2.1 基本定义及引理 6

2.1.1 符号说明 6

2.1.2 Kronecker积 6

2.1.3 线性矩阵不等式 7

2.2 系统描述 7

2.2.1 系统模型 7

2.2.2 系统假设 8

2.3 攻击描述 9

2.3.1 攻击假设 9

2.3.2 攻击模型 9

2.4 代数图论 10

第三章 带通信信道攻击的多主体分布式一致性控制 12

3.1 问题描述 12

3.2 静态状态反馈控制 13

3.2.1 均方一致的实现条件 13

3.2.2 数据发送率的设计 15

3.2.3 反馈控制增益的设计 18

3.2.4 系统均方一致的判断指标 20

3.3 静态输出反馈控制 21

3.4 基于卡尔曼滤波的状态反馈控制 22

3.4.1 经典卡尔曼滤波算法 22

3.4.2 控制器设计 24

3.4.3 系统分析 25

3.5 仿真分析 27

3.5.1 系统构建 27

3.5.2 验证均方一致的实现条件 30

3.5.3 验证数据发送率的影响 31

3.5.4 探究系统转移矩阵的影响 34

3.5.5 噪声存在下三种控制器的性能比较 40

第四章 带通信信道攻击的多主体分布式编队包围控制 45

4.1 问题描述 45

4.2 静态状态反馈控制 47

4.3 静态输出反馈控制 48

4.4 基于卡尔曼滤波的状态反馈控制 48

4.5 编队包围实现的判断指标 49

4.6 仿真分析 49

4.6.1 几种简单的非时变编队 50

4.6.2 噪声存在的条件下三种控制器的性能比较 54

第五章 总结与展望 60

5.1 全文总结 60

5.2 研究展望 61

参考文献 62

致 谢 65

第一章 绪论

• 1. 课题背景及研究意义

科技的高速发展使得社会的现代化和信息化进程不断推进，传统控制日渐无法满足生产生活的需求。在控制系统经典架构的基础上，结合计算机技术的运用，将通信网络引入其中，连接虚拟网络空间及实体空间，让长距离的信息交换及远程控制成为可能，控制策略有了更广阔的思路及施展空间。不同于传统控制中的被控对象对象较少、分布位置较固定、系统结构教单一的特点，网络化控制系统中，主要研究对象之一是分布在空间不同位置的自主体。自主体又名主体、智能体等，是能在所身处环境中持续自主地做好决策并发挥作用的实体，通常拥有自己的知识库和推理机。

多主体系统应用愈发广泛。Castellini等^[1]着眼于分布式制造控制系统，提出能够加强实施制造执行系统和分布式控制系统的交互的主体技术，由此增强在质量控制和过程控制上对可用信息的利用。Klein等^[2]介绍并实施了一个多主体舒适和能源系统，以建模建筑系统和居住者的替代管理和控制。Li等^[3]研究了基于分布式多主体系统的家庭智能家居能源管理系统。Rasheed等^[4]提出基于多主体系统的多层次分层控制系统，优化动力系统负载的波动性与间歇性。可持续发展的日益提倡让废旧家电的回收问题走进大众视野，Luo等^[5]采用复杂的自适应系统理论和基于多主体系统的建模方法，建立了的废旧家电回收系统模型以研究不同政策情景下行业的演变趋势。总而言之，多主体系统的研究是大势所趋，多主体的分布式控制技术已在电力系统、多传感器滤波控制、复杂动态网络系统、无人驾驶飞行器编队、空中交通管制等领域得到广泛应用，是人工智能和控制科学领域的研究热点^[6]。安全问题一直是多主体系统、无线传感器网络等的应用障碍，成功的攻击有可能导致整个网络崩溃。网络攻击是个严峻的问题^[7]。例如，可能严重降低智能电网实时状态的估计质量^[8]。此外，2015年由木马攻击引起的乌克兰电力基础瘫痪的事件举世瞩目。

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