Robust and Resilient Distributed MPC for Cyber-Physical Systems Against DoS Attacks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, considering the ubiquitously existing cyber attacks in cyber-physical systems (CPSs), we present a robust and resilient distributed model predictive control (MPC) strategy for CPSs with multi-agent architecture under denial-of-service (DoS) attacks to achieve the goal of cooperative regulation with all agents' states being regulated to their equilibrium. Each agent in the CPSs is subject to external disturbances, and the communication channels among agents might be affected by randomly occurring DoS attacks. To tackle these issues, firstly, a novel robustness constraint is designed to handle the uncertainties in the MPC algorithm. By adding this constraint, the state of the nominal system can be confined in a shrinking and tighter range compared to the classical MPC approach, thus resulting in enhanced robustness against uncertainties. Furthermore, a lengthened sequence transmission strategy is proposed to mitigate the effect of the lack of information in the communication channels induced by DoS attacks. At each time instant, the controller of each agent utilizes the predicted state information to compensate for the transmission block-out from one agent to another. Moreover, recursive feasibility for the control framework and the closed-loop stability for the overall system are guaranteed by theoretical analysis. Finally, simulation and comparison studies demonstrate the effectiveness of the proposed robust and resilient distributed MPC strategy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle