针对车联网环境下车辆自适应巡航系统的数据攻击检测问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的网联车巡航系统数据攻击检测方法。首先,结合网联车自适应巡航控制系统模型,建立随机数据攻击、隐蔽虚假数据攻击和拒绝服务(Denial of service,D...针对车联网环境下车辆自适应巡航系统的数据攻击检测问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的网联车巡航系统数据攻击检测方法。首先,结合网联车自适应巡航控制系统模型,建立随机数据攻击、隐蔽虚假数据攻击和拒绝服务(Denial of service,DoS)数据攻击的数学模型,考虑网联车巡航系统存在不可测的未知测量噪声场景,设计测量噪声自适应动态估计的巡航系统卡尔曼滤波算法;其次,针对常规卡方检测器对隐蔽虚假数据攻击检测的不足,提出基于自适应卡尔曼滤波的网联车巡航系统数据攻击检测方法;最后,以网联车变速巡航工况为测试场景,通过对比仿真实验,分别针对随机数据攻击、隐蔽虚假数据攻击和DoS数据攻击,验证了该方法的有效性。展开更多
文摘针对车联网环境下车辆自适应巡航系统的数据攻击检测问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的网联车巡航系统数据攻击检测方法。首先,结合网联车自适应巡航控制系统模型,建立随机数据攻击、隐蔽虚假数据攻击和拒绝服务(Denial of service,DoS)数据攻击的数学模型,考虑网联车巡航系统存在不可测的未知测量噪声场景,设计测量噪声自适应动态估计的巡航系统卡尔曼滤波算法;其次,针对常规卡方检测器对隐蔽虚假数据攻击检测的不足,提出基于自适应卡尔曼滤波的网联车巡航系统数据攻击检测方法;最后,以网联车变速巡航工况为测试场景,通过对比仿真实验,分别针对随机数据攻击、隐蔽虚假数据攻击和DoS数据攻击,验证了该方法的有效性。