Resilient Event Triggered Interval Type‐2 Fuzzy Sliding Mode Control for Connected and Autonomous Vehicles Subjected to Multiple Cyber Attacks
Notice bibliographique
Résumé
Connected and autonomous vehicles (CAVs) are considered a hot area of research in the field of intelligent transportation systems. However, over the past few years, cybersecurity threats have posed significant challenges to such systems, given the ever‐evolving automotive industry. Thus, there is a growing need to design resilient control strategies to address the issue of cyberattacks. This article proposes the design of a distributed multiagent expert control scheme for cyberattack‐resilient control of CAVs. The study implemented an event‐triggered consensus‐based attack detection scheme capable of distinguishing between replay (RA), denial‐of‐service (DoS), and false data injection (FDI) attacks. The attacks in this study occur randomly, are bounded and time‐varying, and can overlap with each other. It was demonstrated that by considering an estimator error bound ε for the attacked signal reconstruction, the SMC controller in feedback with a vehicle remains stable in the sense of Lyapunov. Conditions were then provided that guarantee global asymptotic stability for a minimum dwell‐time constraint , and the platoon was shown to be string stable for the minimum distance between vehicles, denoted as . Finally, the performance of the control strategy was evaluated using multiple performance indices, considering platoons of varying sizes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».