无人水面艇在遭受网络攻击下的自动靠泊控制

《Journal of Marine Science and Engineering》：Auto-Berthing Control of Marine Vessels Under Cyber Attacks

　　

本研究探讨遭受网络攻击的无人水面艇（Unmanned Surface Vessel，USV）自动靠泊控制问题。研究人员提出了一种基于自适应神经网络（Neural Network，NN）的容错控制方法，同时考虑未知船舶动力学、外部扰动、测量噪声与网络攻击。首先，将网络攻击引起的信号缩放、偏置及幂次型失真统一描述为已知结构、未知参数的非线性测量模型，把不同攻击效应转化为结构化不确定性。基于被污染的位姿测量定义跟踪误差，并通过积分未受攻击的艏摇角速度信号重构船舶航向。引入Nussbaum型函数处理测量通道中的未知增益，利用一阶滤波器生成虚拟控制信号的平滑近似，采用神经网络逼近未知船舶动力学，设计自适应律估计复合不确定性与外部扰动。Lyapunov分析表明所有闭环信号有界，靠泊跟踪误差最终收敛至原点附近的紧集。最后，在时变网络攻击、测量噪声与海况扰动下开展靠泊仿真以验证所提方法。

研究背景方面，智能航运与自主导航快速发展使船舶感知、决策与控制系统高度网络化，自动靠泊作为自主操纵能力的关键环节，通常在低速受限水域进行，浅水效应、岸壁效应与环境扰动显著，且仅靠主机与舵面的欠驱动船舶在横荡方向无直接控制力，面临欠驱动、动力学不确定与外部扰动耦合难题。既有自动靠泊研究多聚焦可行性与精度、路径规划、执行器故障容错，默认传感器与通信可靠；而实际网联环境中位置、航向、速度等导航数据经网络传输易被篡改或替换，GNSS欺骗、虚假数据注入可使船舶偏离安全靠泊区。现有网络弹性控制多面向多智能体一致性或编队保持，单船靠泊中同时处理位姿测量通道被攻击、欠驱动、未知动力学与环境扰动的研究尚不充分，且常见加性/切换攻击模型难以刻画缩放、偏置、幂次失真与噪声共存的测量非线性。因此，研究人员开展欠驱动USV在网攻下自动靠泊控制研究，发表于《Journal of Marine Science and Engineering》。

关键技术方法上，研究人员建立3自由度（3-DOF）水面艇动力学，将网攻下位姿测量建模为保向单调非线性映射η?_m=θ_a(t)η+Σ_k=1^Pθ_b,k(t)|η|^α_ksign(η)+n_m，其中θ_a、θ_b,k为慢时变未知正参数，α_k为预选幂次，n_m为复合随机噪声；通过积分未受攻击艏摇角速度r重构航向??以消除旋转矩阵失配；针对测量通道未知等效增益引入Nussbaum型函数N(ζ)=ζ2cos(ζ)处理未知符号增益；用一阶滤波器生成平滑虚拟速度指令；以径向基神经网络逼近未知动力学f(ν)，配合自适应律估测θ?_a、NN权值W?及集总扰动ω?；基于Lyapunov函数V=?e_η^Te_η+?e_ν^TMe_ν+?γ_θ?θ_a²+…推导稳定性。仿真以初始态η(0)=[5,3,0]^Tm·rad、ν(0)=0、目标η_d=0、160 s时长0.01 s步长，叠加时变攻击θ_a=1+0.3sin(0.1t)、θ_b,1=0.1+0.05cos(0.07t)、噪声与海况扰动，并以传统自适应方案作对照。

研究结果各节要点如下。问题建模与预备：给出3-DOF模型Mν?+C(ν)ν+Dν=τ+ω及网攻测量式η_m=η+δ_p+δ_h，列Assumption 1–2（攻击与扰动有界、参考轨迹二阶可导）。控制器设计与稳定性分析：推导跟踪误差e_η=η_m?η_d,m与动态误差e_ν=ν?ν_c（ν_c为一阶滤波输出），得?_η=J(??)diag(θ_a+…)e_ν+有界异构项；虚拟控制ν_c=?k_ηN(ζ)e_η配自适应ζ?=k_ζk_ηe_η^TN(ζ)e_η，利用Nussbaum积分振荡性质保证θ_a未知符号时有界；实际控制τ=?K_νe_ν??^TΦ(ν)?ω?，自适应律含?θ?_a、??、?ω?；构造Lyapunov函数求导并借Young不等式得V?≤?cV+d，积分证e_η,e_ν,θ?_a,?,ω?有界且e_η最终进入紧集Ω={e_η:‖e_η‖≤√(2d/c)}。仿真：Figure 1轨迹显示USV从(5,3)平滑抵近原点并微调驻留；Figure 2中x,y于约10 s收至0附近，?于20 s稳至目标值；Figure 3位姿误差同收敛，稳态残差由时变攻击/噪声致非零紧集；Figure 4动态误差前20 s瞬态后界；Figure 5控制输入初值大后衰减有界；Figure 6中Nussbaum变量ζ峰约5后回零、N(ζ)有界；Figure 7集总测量不确定估计θ?_a先升后降；Figure 8三通道NN权范数有界；Figure 9三通道扰动估计ω?_x,s,ψ初升后稳，艏摇通道幅值最大。较传统自适应方案，所提方法收敛更快、稳态波动更小。

讨论与结论部分：研究人员在讨论中指出，所建非线性测量模型为控制导向的导航数据被污染等价描述，非射频/AIS报文级精确攻击波形，而是涵盖欺骗对齐、偏置注入、渐变漂移、增益时变与幂次失真的物理启发不确定性类；速度通道（含r）暂假设未受攻击并用于航向重构，VTS通信、雷达/LiDAR原始数据、融合模块、控至执行器链路及执行器本身受攻击留待后续；Lyapunov界依赖测量失真有界与速度可靠，未覆盖拒绝服务（DoS）、输入饱和与低速舵效丢失。结论重申：统一单调非线性测量模型将缩放/偏置/幂次失真转结构化不确定性；航向由r积分重构降低旋转矩阵失配；Nussbaum型函数处理测量通道未知等效增益；一阶滤波器平滑虚拟控制；NN逼近未知动力学；自适应律估测测量不确定性、NN权值与集总扰动；Lyapunov证闭环信号有界、靠泊误差收敛至原点紧集；160 s时变攻击+噪声+海扰仿真验证有效。该研究为欠驱动USV在网攻下靠泊提供理论可证明的容错框架，工程落地仍需缩比/硬件在环/实船试验。