کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5000067 1460637 2017 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Distributed recursive filtering for stochastic systems under uniform quantizations and deception attacks through sensor networks
ترجمه فارسی عنوان
فیلترهای بازگشتی توزیع شده برای سیستم های تصادفی تحت کوانتیزه یکنواخت و حملات فریب از طریق شبکه های حسگر
کلمات کلیدی
شبکه های سنسور، فیلتر توزیع، فیلتر مجدد حملات فریب، کوانتیزه یکنواخت،
ترجمه چکیده
این مقاله مربوط به مسئله فیلترینگ مجدد توزیع شده برای یک کلاس از سیستمهای تصادفی با تاخیر زمان گسسته است که در معرض هرگونه حمله کوانتیزه و اثرات حمله فریب بر خروجی اندازه گیری است. گیاه مورد نظر توسط نویز های سفید و سفید اضافه می شود. یک فیلتر توزیع جدید طراحی شده است که در آن نوآوری های موجود از نه تنها حسگر فردی، بلکه همسایگی آن نیز بر اساس توپولوژی داده شده است. توجه به طراحی یک فیلتر مجدد توزیع شده است، به طوری که در حضور همزمان تاخیر زمان، حملات فریب و اثرات کوانتیزه یکنواخت، مرز بالا برای کوواریانس خطای فیلتر تضمین شده و پس از آن به درستی طراحی شده توسط پارامترهای فیلتر از طریق یک روش مبتنی بر شیب در هر زمان فوری نمونه برداری. علاوه بر این، با استفاده از القاء ریاضی، یک شرط کافی برای تضمین محدودیت آستیفیتی توالی کوواریانس خطا ایجاد می شود. در نهایت، یک مثال شبیه سازی برای نشان دادن سودمندی طرح پیشنهادی طراحی فیلتر توزیع شده استفاده می شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
This paper is concerned with the distributed recursive filtering problem for a class of discrete time-delayed stochastic systems subject to both uniform quantization and deception attack effects on the measurement outputs. The target plant is disturbed by the multiplicative as well as additive white noises. A novel distributed filter is designed where the available innovations are from not only the individual sensor but also its neighboring ones according to the given topology. Attention is focused on the design of a distributed recursive filter such that, in the simultaneous presence of time-delays, deception attacks and uniform quantization effects, an upper bound for the filtering error covariance is guaranteed and subsequently minimized by properly designing the filter parameters via a gradient-based method at each sampling instant. Furthermore, by utilizing the mathematical induction, a sufficient condition is established to ensure the asymptotic boundedness of the sequence of the error covariance. Finally, a simulation example is utilized to illustrate the usefulness of the proposed design scheme of distributed filters.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 78, April 2017, Pages 231-240
نویسندگان
, , , ,