在遭受拒绝服务（DoS）攻击的情况下，针对不确定的网络控制系统采用事件触发的量化控制方法：一种1位编码方案

《Neurocomputing》：Event-triggered quantization control for uncertain networked control systems under DoS attacks: A 1-bit encoding scheme

网络化控制系统在DoS攻击下的1位自适应量化与事件触发机制研究。摘要：针对带宽受限网络化控制系统在DoS攻击下存在的量化误差累积与通信一致性保障难题，提出1位自适应量化器与切换事件触发机制（ETM）协同控制策略。量化器通过误差符号动态调整量化步长，ETM采用攻击特征编码机制实现无冗余通信，二者联合设计确保系统指数稳定。验证表明该方法在降低50%通信量同时保持误差收敛至零。

　　网络化控制系统（Networked Control Systems, NCSs）是一种通过数字通信网络实现控制的系统，具有远程监控和灵活控制等优势。这些系统被广泛应用于航空航天、机器人和自动驾驶等领域。然而，由于通信网络的带宽限制，信号在传输前必须进行量化和编码，以适应有限的传输能力。传统的多比特编码方案虽然能提供较高的精度，但在资源受限的系统中并不适用。因此，研究者们开始关注低比特编码方案，特别是1比特编码，因为它能显著减少传输数据量，从而降低通信资源的消耗。

尽管1比特编码方案具有传输效率高的优点，但它不可避免地引入了较大的量化误差。这种误差可能会影响系统的控制性能，特别是在系统参数存在不确定性的情况下。此外，网络中的拒绝服务攻击（Denial-of-Service, DoS）也会加剧量化误差，导致编码器与解码器之间的信号不一致，进而威胁系统的稳定性。因此，如何在有限的通信资源下，设计一种既能保证系统稳定又能有效应对DoS攻击的控制策略，成为当前研究的重要课题。

本文提出了一种1比特自适应量化器与切换事件触发机制（Switching Event-Triggered Mechanism, ETM）相结合的控制策略，旨在解决上述问题。该策略的核心在于量化器的设计和事件触发机制的协同优化。首先，1比特自适应量化器能够在不依赖系统参数先验知识的情况下，根据量化误差的符号动态调整量化信号，从而提高控制精度。其次，切换事件触发机制通过在特定事件发生时决定是否传输量化信号，确保编码器与解码器之间的信号一致性，同时减少通信资源的使用。此外，量化器与事件触发机制的参数共同设计，以保证闭环系统的指数稳定性。

在1比特编码方案下，系统状态和量化误差的收敛性是研究的关键。传统方法通常假设系统参数已知，或者采用连续传输策略，这在实际应用中并不总是可行。本文提出的策略则能够在未知系统参数和DoS攻击存在的条件下，实现系统状态和量化误差的收敛。具体而言，当系统状态与量化值之间的误差超过某个阈值时，事件触发机制会触发数据传输，而量化器则根据误差的符号进行自适应调整，从而在不增加通信负担的情况下提高控制性能。

为了验证所提出策略的有效性，本文进行了多组仿真实验。实验结果表明，与现有方法相比，该策略在保证系统稳定性的同时，能够显著减少通信频率，提高传输效率。此外，通过将DoS攻击信息编码到事件触发的接收时刻，该策略能够在不增加额外数据传输的前提下，增强系统对攻击的鲁棒性。这种设计不仅提高了系统的安全性，还增强了其在复杂环境下的适应能力。

本文的研究成果对网络化控制系统的安全性和稳定性具有重要意义。在实际应用中，通信网络的带宽限制和潜在的攻击威胁是不可忽视的因素。因此，设计一种既能有效减少通信资源消耗，又能保证系统稳定性的控制策略，对于提升网络化控制系统在安全环境下的性能至关重要。本文提出的1比特自适应量化器与切换事件触发机制的结合，为解决这一问题提供了一种新的思路。

在系统模型方面，本文考虑了不确定参数和DoS攻击的影响。系统状态和量化误差的动态特性决定了控制策略的设计。量化误差的产生是由于信号在传输前被压缩为1比特的二进制值，这种压缩方式虽然节省了带宽，但也可能导致信号失真。为了缓解这一问题，本文引入了自适应量化机制，该机制能够根据系统状态的变化动态调整量化误差的范围，从而在保持低比特传输的同时，提高控制精度。

事件触发机制的引入进一步优化了通信效率。在传统的周期性数据传输方式中，系统状态会被频繁地发送到控制器，这可能导致不必要的数据流量。而事件触发机制则仅在特定条件下触发数据传输，从而减少通信负担。在本文中，切换事件触发机制不仅考虑了系统状态的变化，还结合了量化误差的信息，使得数据传输更加智能化和高效化。

为了确保系统的稳定性，本文提出了参数条件，这些条件能够有效约束系统状态和量化误差的收敛范围。通过分析系统在无攻击和有攻击两种情况下的稳定性，本文证明了所提出的控制策略能够在不同环境下保持良好的性能。特别是在面对DoS攻击时，该策略能够通过动态调整量化误差的范围和事件触发的频率，有效缓解攻击对系统的影响。

在实际应用中，网络化控制系统常常面临多种挑战，包括通信延迟、数据丢失和恶意攻击。本文提出的策略能够有效应对这些挑战，特别是在DoS攻击的情况下，通过自适应量化和事件触发机制的协同作用，确保系统的稳定性和控制性能。此外，该策略还能够在不增加额外通信开销的前提下，提高系统的安全性，使其在复杂和不确定的环境中具有更强的鲁棒性。

为了进一步验证所提出策略的有效性，本文设计了多个示例实验。实验结果表明，该策略在不同类型的网络化控制系统中均能表现出良好的性能。与现有方法相比，本文的策略在减少通信频率的同时，能够保持较高的控制精度。此外，通过将DoS攻击信息编码到事件触发的接收时刻，该策略能够在不增加额外数据传输的情况下，增强系统的安全性。

综上所述，本文的研究为网络化控制系统在面临DoS攻击和带宽限制的情况下，提供了一种新的控制策略。通过结合1比特自适应量化器和切换事件触发机制，该策略能够在保证系统稳定性的同时，显著提高通信效率。这一成果不仅有助于提升网络化控制系统在实际应用中的性能，还为未来的研究提供了新的方向和思路。