Robust and resilient MPC for path following of ASV against DoSattacks
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, autonomous surface vehicles (ASVs) control has gained increasing research attention since ASVs have broad applications, such as environmental protection, mapping, rescuing, and unmanned shipping, etc., where the ASV is usually assigned to travel in a specified sea area or to a pre-set point offshore. However, most of the ASVs have limited computational and data log capability. To address these limitations, many researchers design a networked control system for the ASV path-following problem. This networked framework usually consists of an ASV and a ground station: The ASV sends the sensor measurements to the ground station through the wireless network, and then the ground station calculates the control inputs based on the received information and sends the commands back to the ASV. However, this kind of networked structure makes the channel between the controller in the ground station and the ASV fragile and vulnerable to all kinds of cyber attacks, such as denial-of-service (DoS) attacks, false data injection (FDI) attacks, replay attacks, etc. Malicious attackers targeting on interfering with the channel between the ground station and ASV aim at preventing the ASV from achieving the desired goals, causing financial loss and security problems. At this point, we aim at proposing a robust and resilient model predictive control (MPC) framework to tackle the DoS attacks occurring on the ground station to the ASV channel and the external disturbances caused by the environments. Specifically, a packet transmission strategy is utilized to compensate for the lack of control signals induced by DoS attacks. At each sampling instant, the controller generates a lengthened control input sequence and transmits it to the buffer in the ASV. By following this approach, the ASV is able to utilize the control signal saved in the buffer when the channel is attacked. Furthermore, the MPC algorithm is designed with a robustness constraint to deal with external disturbances. The robustness constraint is constructed to confine the state of the nominal system in a tighter and tighter range with the time instant increasing to counter the effect caused by the external disturbances. In addition, the recursive feasibility and closed-loop stability will be theoretically analyzed. Finally, the effectiveness of the control framework will be verified through simulation results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».