基于观测器的DoS攻击下网联车辆事件触发编队控制研究

本文创新性地提出了一种抗拒绝服务(DoS)攻击的网联车辆编队控制策略，通过构建分布式事件触发观测器(ETM)获取领航车状态估计，并设计基于区间划分的Lyapunov函数分析系统指数稳定性。研究解决了传统方法中观测器增益与控制器增益耦合难题，显著降低了线性矩阵不等式(LMI)求解复杂度，为智能交通系统(ITS)安全控制提供了新思路。

　　

Highlight

图论基础

在车辆编队中，车车通信(V2V)拓扑通过图论模型M=(V,E,A)描述，其中邻接矩阵A和拉普拉斯矩阵L=diag{D₁,...,D_N}-A共同构建了车辆间的信息交互网络。这种"数字嗅觉网络"让每辆车都能感知邻居状态，就像神经元通过突触传递信号。

主要成果

本研究采用"时间切片"Lyapunov函数，像精准的分子钟一样监测系统动态。定理1揭示了观测器增益G、S与矩阵P₁>0的黄金组合，使得误差系统(13)在DoS攻击下仍保持指数稳定——这相当于给控制系统装上了"生物抗干扰屏障"。控制器增益则通过巧妙的矩阵解耦术获得，避免了传统方法中"蛋白复合体"式的复杂耦合。

仿真验证

三车编队实验如同精密的PCR反应：当通信拓扑中L矩阵设定为特定参数时，系统展现出惊人的鲁棒性。就像抗癌药物靶向作用一样，控制参数(ε₁=1.1, γ₁=0.6等)精确调控着系统性能，仿真波形如同DNA电泳图谱般验证了理论正确性。

结论

本研究成功构建了DoS攻击下的车辆编队"免疫系统"：事件触发观测器如同T细胞持续监测病原体，而区间依赖的Lyapunov函数则像抗体般动态适应攻击模式。这套"生物启发式"控制策略为智能交通系统提供了全新的安全防护范式。