Adaptive Event-Based Dynamic Output Feedback Control for Unmanned Marine Vehicle Systems under Denial-of-Service Attack
Notice bibliographique
Résumé
An event-based dynamic output feedback control (DOFC) strategy for unmanned marine vehicle (UMV) systems is considered in this work. Whole UMV systems are composed of a UMV closed-loop system, a land-based control unit and the communication network. To increase the effectiveness of data transmission in the network channel and better enable the control unit against an attack, an adaptive event-triggered mechanism (AETM) is applied. Moreover, a quantizer is installed between the sampler and the control unit. The quantizer further reduces the communication burden. The occurrence of an aperiodic denial-of-service (DoS) attack is considered in the channel from the control unit to the UMV system. A sufficient criterion for ensuring the global exponential stability of a system with an expected H∞ disturbance attenuation index is obtained. The co-design of the dynamic output feedback controller and the AETM is derived. The effectiveness of the proposed approach is verified in the given illustrative simulation. The simulation results indicate that the reduction percentages of the yaw angle amplitudes and yaw velocity accumulative error of the UMV system with the control strategy proposed in this paper are 43.2% and 45.9%, respectively, which are a 0.3% and 5.8% improvement in both metrics compared to the previously published work.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».