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Enregistrement W4400275273 · doi:10.1109/tase.2024.3420697

Resilient Consensus Control of Heterogeneous Multi-UAV Systems With Leader of Unknown Input Against Byzantine Attacks

2024· article· en· W4400275273 sur OpenAlexaff
Yukang Cui, Yiwen Liang, Qianyue Luo, Zhan Shu, Tingwen Huang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Automation Science and Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Key Research and Development Program of ChinaApplied Basic Research Foundation of Yunnan Province
Mots-clésByzantine fault toleranceComputer scienceControl (management)Byzantine architectureControl systemControl theory (sociology)Distributed computingComputer securityEngineeringFault toleranceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the consensus control problem of heterogeneous multi-UAV systems against Byzantine attacks. A drone compromised by Byzantine attacks transmits erroneous values to its neighbors while applying wrong input signals for itself, which is aggressive and challenging to defend. Inspired by the concept of digital twin technology, we introduce a new hierarchical protocol equipped with a virtual twin layer (TL), which decouples the challenges into two defense schemes: one against Byzantine edge attacks on the TL and the other against Byzantine node attacks on the cyber-physical layer (CPL). In the TL, we provide a topology reconfiguration strategy that enhances the resilience of the communication network by judiciously adding a minimal number of key edges. We rigorously demonstrate that the control strategy attains asymptotic consensus within a finite timeframe, given that the topology on the TL adheres to a strongly$(2f+1)$-robustness criterion. Within the CPL, decentralized chattering-free controllers are proposed to ensure the resilient output consensus for the heterogeneous multi-UAV systems against Byzantine node attacks. Furthermore, the derived consensus controller exhibits an exponential convergence characteristic. The effectiveness and practicality of the obtained theoretical results are verified by a UAV swarm flight experiment. Note to Practitioners—Cooperative control of UAVs presents significant prospects for application and development, becoming a focal point of automatic control. By modeling UAV swarms as multi-agent systems, various complex distributed control methods have been conveniently proposed and implemented economically in practical systems. However, when certain agents are compromised and interfere with their neighbors, the whole network may become highly susceptible to failure. This paper specifically studies the resilient consensus control against the significant active internal threats, Byzantine attacks. The published results have primarily focused on cases where the leader UAV has no input signals. In practical applications, however, the leader often has a pre-established trajectory sent by the host and the followers are unaware of this input information. This significantly complicates the task of identifying Byzantine attackers. In this work, we introduce a new hierarchical protocol inspired by the concept of digital twin technology, which decouples the challenges into defense against Byzantine edge attacks on the TL and the defense against Byzantine node attacks on the cyber-physical layer. The experiment shows the feasibility and security of our control scheme, which provides valuable guidance for the practical applications of drones.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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