【摘 要】
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本文针对一类时滞非线性信息物理系统,研究虚假数据注入攻击下基于记忆型事件触发的安全状态估计问题.不同于现有事件触发机制只考虑系统的瞬时信息,本文提出一种基于历史测量输出的记忆型事件触发机制.该机制可以有效减少输出信号随机波动导致的事件触发机制误触发次数,减少不必要的网络资源浪费.采用一个满足Bernoulli分布的随机变量来描述虚假数据注入攻击的随机过程.构造新的包含Legendre多项式的Lya
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本文针对一类时滞非线性信息物理系统,研究虚假数据注入攻击下基于记忆型事件触发的安全状态估计问题.不同于现有事件触发机制只考虑系统的瞬时信息,本文提出一种基于历史测量输出的记忆型事件触发机制.该机制可以有效减少输出信号随机波动导致的事件触发机制误触发次数,减少不必要的网络资源浪费.采用一个满足Bernoulli分布的随机变量来描述虚假数据注入攻击的随机过程.构造新的包含Legendre多项式的Lyapunov-Krasovskii泛函,采用Bessel-Legendre不等式技术,给出保证估计误差系统
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