网络攻击情形下基于事件触发机制的分布式集员滤波研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61773209
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Distributed filtering based on wireless sensor network is a widely concerned research area. In practical engineering, the sensor nodes are frequently subject to malicious cyber attacks as well as energy constraints. As such, this project is concerned with the distributed set-membership filtering problems via wireless sensor networks with consideration of both security and energy-saying. First, the system dynamics will be established, while taking into account simultaneously network topological information, network-induced phenomena and cyber attacks and disturbances; then, the more appropriate attack model will be proposed considering the diversity and stealthy of the attack; meanwhile, the event triggering mechanism will be designed, which aims to lower the communication frequency via reducing the unnecessary data transmission between sensor nodes, thereby promoting the efficiency of energy usage; consequently, we will seek the sufficient conditions for the existence of the desired disturbed filtering and analyze the convergence and robustness of the proposed filtering algorithm, and furthermore, quantify the relationship between the factors (cyber attacks, energy constraints, etc) and the filtering performance; finally, the obtained theoretical results will be verified in the platform established for the localization problem for multiple mobile robots. This project devotes to enriching and expanding the existing results, which is of great significance from aspects of both theory and application.
基于无线传感器网络的分布式滤波是当前备受关注的前沿研究热点领域。实际应用中,网络节点常常受到恶意攻击的威胁,同时受到能量有限的制约。本项目以此为背景,提炼出基于无线传感器网络的兼顾安全与节能的分布式集员滤波这一科学问题。首先,综合考虑网络拓扑结构、网络诱导现象与攻击、扰动等的交叉耦合,建立起系统动力学模型;其次,针对网络攻击行为模式的多样性与隐蔽性的复杂特征,建立起更为切合实际的网络攻击模型;与此同时,设计事件触发机制,通过减少节点之间不必要的信号传输来降低通信频率,从而提高能量的利用效率;随后,探索期望的分布式滤波器的存在性条件,并分析滤波算法的收敛性与鲁棒性,进而揭示各要素(网络攻击、能量约束等)与滤波性能之间的定量刻画;最后,将所得的理论成果在针对移动机器人定位问题的模拟实验装置平台上进行实验验证。本项目将致力于丰富、拓展现有的研究成果,其研究成果具有重要的理论意义和广泛的应用前景。

结项摘要

基于无线传感器网络的分布式滤波是当前备受关注的前沿研究热点领域。实际应用中,网络节点常常受到恶意攻击的威胁,同时受到能量有限的制约。本项目以此为背景,研究了无线传感器网络的兼顾安全与节能的分布式集员滤波问题。首先,建立了系统动力学模型,能够综合描述网络拓扑结构、网络诱导现象与攻击、扰动等的交叉耦合;其次,建立了更为切合实际的网络攻击模型来刻画网络攻击行为模式的多样性与隐蔽性等复杂特征;同时,设计了事件触发机制,通过减少节点之间不必要的信号传输有效地降低通信频率,从而提高了能量的利用效率;随后,给出了滤波器参数设计方法,定量刻画了各要素(网络攻击、能量约束等)与滤波性能之间的内在联系;最后,通过数值仿真等手段在各种模拟实验装置平台上对所得理论成果进行了验证。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(2)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
On Adaptive Learning Framework for Deep Weighted Sparse Autoencoder: A Multiobjective Evolutionary Algorithm
深度加权稀疏自动编码器的自适应学习框架:一种多目标进化算法
  • DOI:
    10.1109/tcyb.2020.3009582
  • 发表时间:
    2022-05-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS
  • 影响因子:
    11.8
  • 作者:
    Cheng, Hanjing;Wang, Zidong;Liu, Xiaohui
  • 通讯作者:
    Liu, Xiaohui
An overview of stability analysis and state estimation for memristive neural networks
忆阻神经网络稳定性分析和状态估计概述
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2020.01.066
  • 发表时间:
    2020-05-28
  • 期刊:
    NEUROCOMPUTING
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Liu, Hongjian;Ma, Lifeng;Alsaadi, Fuad E.
  • 通讯作者:
    Alsaadi, Fuad E.
Distributed set-membership filtering for time-varying systems under constrained measurements and replay attacks
约束测量和重放攻击下时变系统的分布式集成员过滤
  • DOI:
    10.1016/j.jfranklin.2020.01.029
  • 发表时间:
    2020-05-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF THE FRANKLIN INSTITUTE-ENGINEERING AND APPLIED MATHEMATICS
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Liu, Lei;Ma, Lifeng;Bo, Yuming
  • 通讯作者:
    Bo, Yuming
Distributed set-membership filtering for nonlinear systems subject to round-robin protocol and stochastic communication protocol over sensor networks
传感器网络上遵循循环协议和随机通信协议的非线性系统的分布式集合成员过滤
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2019.11.056
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Chen Shuai;Ma Lifeng;Ma Yuqi
  • 通讯作者:
    Ma Yuqi
A Partial-Nodes-Based Information fusion approach to state estimation for discrete-Time delayed stochastic complex networks
离散时间延迟随机复杂网络的基于部分节点的信息融合状态估计方法
  • DOI:
    10.1016/j.inffus.2018.12.011
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Information Fusion
  • 影响因子:
    18.6
  • 作者:
    Liu Yurong;Wang Zidong;Ma Lifeng;Alsaadi Fuad E.
  • 通讯作者:
    Alsaadi Fuad E.

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其他文献

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马立丰的其他基金

网络攻击下基于概率化性能约束的分布式安全状态估计研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目
网络攻击下基于概率化性能约束的分布式安全状态估计研究
  • 批准号:
    62273180
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向工程应用的非线性随机系统约束方差滤波与控制
  • 批准号:
    61304010
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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