CN113050630A - 一种网络攻击下无人船的事件驱动航向安全控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无人船控制领域，具体为一种网络攻击下无人船的事件驱动航向安全控制方法。发明提出的事件驱动航向安全控制设计方法考虑了开放的网络环境中网络通信受到攻击影响，进而在实际应用中能够保障无人船不会因为外部网络攻击带来的虚假信息的注入迫使航向误差偏大以及频繁地调整舵角等问题。本发明还可以实现网络资源的高效利用，节约成本，同时可以使得无人船的航向达到期望航向并保持稳定，具有更高的应用价值。

Description

一种网络攻击下无人船的事件驱动航向安全控制方法

技术领域

本发明涉及无人船控制领域，具体为一种网络攻击下无人船的事件驱动航向安全控制方法。

背景技术

当今时代，对海洋资源的探索、开发和利用已经成为各个国家发展和建设的一个重要方向。无人船具有体积小，灵活性强以及自主化高等优势，现已经成为人们对海洋环境监测，海洋学数据收集，海洋资源勘探等领域的重要工具。船舶的航向控制是船舶应用中的主要问题。可以通过调节舵角来实现精确的航向控制，这对于船舶的日常运行和安全航行至关重要。无人船的航向控制通常基于网络环境中的远程陆基/母舰控制站。由于通信网络的引入，网络化无人船系统可能会遭受恶意网络攻击，从而破坏系统的稳定性和安全作业。另一方面，在攻击下，由于没有规则的调节舵角去调整航向容易造成资源的浪费。因此，在无人船受到攻击的影响下，通过设计事件驱动的安全控制方案去保障船舶的正确航向并且节约网络资源具有非常重要的意义。

在无人船的航向控制方面，国内外学者已经取得了一些研究成果。从控制器的设计角度出发，现有的航向控制方法仍有一些不足之处，例如：第一，一些现有的无人船航向控制研究中，往往考虑网络环境是可靠的和可信的，但在开放的网络环境下容易遭受到攻击者的影响，导致控制信号中断或者注入错误的信息到控制信号中，这样可能造成无人船航向偏移，甚至导致海上事故；第二，无人船的航向控制只能依靠远程陆基/母舰控制站进行网络控制，受到网络带宽的制约，连续的控制信号传输容易造成网络通道阻塞。现有的一些研究成果并没有考虑减轻网络带宽压力的问题。第三，在网络信号传输中，通信延时是不可避免的。然而在存在的结果仅仅考虑了理想情况下无延迟的信号传输。

发明内容

本发明的目的在于设计可以在网络化境受到攻击的影响以及网络通道带宽的约束下，保障无人船能够的安全地跟踪期望信号，同时减少网络带宽的压力的一种网络攻击下无人船的事件驱动航向安全控制方法。

本发明的目的通过如下技术方案来实现：包括以下步骤：

步骤1：输入无人船的期望航向，无人船的动力学模型具体为：

其中，v(t)、r(t)、p(t)、ψ(t)、δ(t)和

分别是方向舵运动引起的横漂速度、艏摇角速度、纵荡速度、纵荡角、舵角和航向角。w_ψ(t)和w_φ(t)是风浪对航向角和纵荡角的外部干扰；K_dp，K_dr，K_vp，K_vr和K_dv是给定系统参数增益；w_n和ζ是无阻尼的固有频率和阻尼系数。T_r和T_v传递函数的时间常数。

令

分别有

和

公式(1)能够转化为如下状态方程：

其中

期望的跟踪信号x_d＝[0 0 ψ_d 0 0]^T。令误差信号

于是有误差状态方程为：

步骤2：构建误差跟踪信号；

步骤2.1：构建事件驱动控制器；设传感器的采样周期为h，控制器的输出信号则为

K为待设计的控制增益矩阵，k属于自然数集。构建事件驱动控制器有三种设计方案：(1)假设初始信号

成功传递；(2)对于给定的阈值σ∈[0,1)和权重矩阵 W＝W^T＞0，若信号Kx(kh)满足如下条件：

则t_k+1h＝(t_k+j)h，

并且信号

作为一个数据包通过网络通道传输给执行器；(3)采样数据

被丢弃，考虑到网络通信时延和零阶保持器，基于上述事件驱动方案，执行器的实际输入为：

其中

是整个网络诱导时延。

步骤2.2：构建随机网络攻击下的控制器；欺骗攻击信号建模为一个非线性函数f(t)，由于系统自身具有防护和安全装置，因此受到随机攻击的影响，传输到执行器的控制信号为：

其中τ(t)＝t-t_kh-jh，

和β(t)∈{0,1}满足伯努利分布且有：

‖f(t)‖≤f₁(f₁是一个常数)

β(t)＝0时表示无攻击发生，反之β(t)＝1表示攻击发生。

步骤2.3：攻击下的航向跟踪误差方程建模；基于航向跟踪误差动态公式(1)和执行器收到的受攻击影响的控制信号公式(3)，能够建模为如下动态方程：

其中B₃＝[β(t)B₁ B₂]，ω(t)＝[f^T(t) w^T(t)]^T，z(t)＝y(t)-y_d，y(t)＝[ψ(t) p(t) φ(t)]^T， y_d＝[ψ_d 0 0]^T和

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.与现有无人船航向控制器相比，本发明提出的事件驱动航向控制器可以实现网络资源的高效利用，节约成本，同时可以使得无人船的航向达到期望航向并保持稳定，具有更高的应用价值。

2.与现有的很多对无人船的航向控制研究相比，本发明提出的事件驱动航向安全控制设计方法考虑了开放的网络环境中网络通信受到攻击影响，进而在实际应用中能够保障无人船不会因为外部网络攻击带来的虚假信息的注入迫使航向误差偏大以及频繁地调整舵角等问题。

3.与现有的大多数无人船的航向控制设计相比，本发明提出的控制器考虑了网络诱导时滞问题，采用泛函分析方法，给出了容许的最大时滞上界，避免了时延所带来一些问题。

附图说明

图1为网络攻击下的无人船事件驱动控制器结构示意图。

图2为无人船受到网络攻击的发生时刻。

图3为无人船事件驱动控制器的触发时刻。

图4为无人船的航向角度曲线。

图5为无人船的舵角角度控制力曲线。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

本发明包括事件驱动控制设计方案和控制器；事件驱动控制设计方案是基于无人船的状态信息和参考信号的信息组成，状态信息是通过传感器的输入进入到控制站中，而参考信号状态则为预先设计的期望航向，基于它们的信息构建误差跟踪信号，进而设计事件触发机制去决定从控制器输入的信号在什么时间应该传递并且传输怎样的控制信号，被释放的控制信号通过网络传递给执行器，攻击者通过网络通道注入虚假信息，借助H_∞性能分析方案使得被控的无人船不仅达到预定的航向，同时满足期望的抗扰动和攻击的性能。具体为以下步骤：

步骤1：输入无人船的期望航向，无人船的动力学模型具体为：

其中，v(t)、r(t)、p(t)、ψ(t)、δ(t)和

分别是方向舵运动引起的横漂速度、艏摇角速度、纵荡速度、纵荡角、舵角和航向角。w_ψ(t)和w_φ(t)是风浪对航向角和纵荡角的外部干扰；K_dp，K_dr，K_vp，K_vr和K_dv是给定系统参数增益；w_n和ζ是无阻尼的固有频率和阻尼系数。T_r和T_v传递函数的时间常数。

令

分别有

和

公式(1)能够转化为如下状态方程：

其中

期望的跟踪信号x_d＝[0 0 ψ_d 0 0]^T。令误差信号

于是有误差状态方程为：

步骤2：构建误差跟踪信号；

步骤2.1：构建事件驱动控制器；设传感器的采样周期为h，控制器的输出信号则为

K为待设计的控制增益矩阵，k属于自然数集。构建事件驱动控制器有三种设计方案：(1)假设初始信号

成功传递；(2)对于给定的阈值σ∈[0,1)和权重矩阵 W＝W^T＞0，若信号Kx(kh)满足如下条件：

则t_k+1h＝(t_k+j)h，

并且信号

作为一个数据包通过网络通道传输给执行器；(3)采样数据

被丢弃，考虑到网络通信时延和零阶保持器，基于上述事件驱动方案，执行器的实际输入为：

其中

是整个网络诱导时延。

步骤2.2：构建随机网络攻击下的控制器；欺骗攻击信号建模为一个非线性函数f(t)，由于系统自身具有防护和安全装置，因此受到随机攻击的影响，传输到执行器的控制信号为：

其中τ(t)＝t-t_kh-jh，

和β(t)∈{0,1}满足伯努利分布且有：

‖f(t)‖≤f₁(f₁是一个常数)

β(t)＝0时表示无攻击发生，反之β(t)＝1表示攻击发生。

步骤2.3：攻击下的航向跟踪误差方程建模；基于航向跟踪误差动态公式(1)和执行器收到的受攻击影响的控制信号公式(3)，能够建模为如下动态方程：

其中B₃＝[β(t)B₁ B₂]，ω(t)＝[f^T(t) w^T(t)]^T，z(t)＝y(t)-y_d，y(t)＝[ψ(t) p(t) φ(t)]^T， y_d＝[ψ_d 0 0]^T和

下面以一个具体的无人船事件驱动控制器为例对本发明进行进一步的说明。图1为本发明的结构框架示意图。无人船的动力学模型参数如下：

U＝7.8(m/s)，T_v＝78/U，T_r＝13/U，K_dv＝0.01U，K_dr＝-0.0027U，Kdp＝-0.0014U²，

K_vr＝-0.46(m/s)，K_vp＝0.21U，ω_n＝0.63(rad/s)和ζ＝0.064+0.0038U。那么相应的在攻击下的无人船系统(4)的系数矩阵A，B₁和B₂描述如下：

设采样周期h＝0.2s，事件驱动阈值参数σ＝0.4，伯努利变量β(t)的数学期望为

时滞容许的上下界为0.05和0.1。基于理论结果可解出事件驱动权重矩阵和控制增益的值为 W＝1.0493×10^-6和K＝[-14.8642 6.78523.4068 3.8053 0.9448]。假设无人船的初始状态为 x₀＝[0 0.2 0.1 0.5 0.3]^T，期望的航向角度为ψ_d＝0。此外，欺骗攻击信号表达式为 f(t)＝-0.2tanh(0.1t)+0.2，风和水浪对船的干扰为

仿真结果如图2-5所示。图2是满足伯努利分布的攻击信号的发生时刻，线段则表示攻击发生，空白处表达信号正常传输。图3记录着控制器触发和更新时刻，从图上可知在总采样数据250中仅仅需要128个采样数据需要触发，节约资源的比例为51.2％，更加符合实际要求。图4是受到攻击和干扰影响的航向角度曲线图，图中可以看出约在35s之后，无人船的航向角在期望的航向角上下穿行，基本保持平稳，没有异常变化。这显然达到了期望的性能指标。图5是舵角度数，即控制器信号，从图中可以看到并不需要时时地调整舵角，适当调整之后再结合船的具体航向调整舵角，这样更加符合控制要求和满足实际情况。

Claims (1)

1.一种网络攻击下无人船的事件驱动航向安全控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：输入无人船的期望航向，无人船的动力学模型具体为：

其中，v(t)、r(t)、p(t)、ψ(t)、δ(t)和

分别是方向舵运动引起的横漂速度、艏摇角速度、纵荡速度、纵荡角、舵角和航向角。w_ψ(t)和w_φ(t)是风浪对航向角和纵荡角的外部干扰；K_dp，K_dr，K_vp，K_vr和K_dv是给定系统参数增益；w_n和ζ是无阻尼的固有频率和阻尼系数。T_r和T_v传递函数的时间常数。

令x(t)＝[v(t) r(t) ψ(t) p(t) φ(t)]^T，u(t)＝δ(t)，

分别有

和

公式(1)能够转化为如下状态方程：

其中

期望的跟踪信号x_d＝[0 0 ψ_d 0 0]^T。令误差信号

于是有误差状态方程为：

步骤2：构建误差跟踪信号；

步骤2.1：构建事件驱动控制器；设传感器的采样周期为h，控制器的输出信号则为

K为待设计的控制增益矩阵，k属于自然数集。构建事件驱动控制器有三种设计方案：(1)假设初始信号

成功传递；(2)对于给定的阈值σ∈[0,1)和权重矩阵W＝W^T＞0，若信号

满足如下条件：

则t_k+1h＝(t_k+j)h，

并且信号

作为一个数据包通过网络通道传输给执行器；(3)采样数据

被丢弃，考虑到网络通信时延和零阶保持器，基于上述事件驱动方案，执行器的实际输入为：

其中

是整个网络诱导时延。

步骤2.2：构建随机网络攻击下的控制器；欺骗攻击信号建模为一个非线性函数f(t)，由于系统自身具有防护和安全装置，因此受到随机攻击的影响，传输到执行器的控制信号为：

其中τ(t)＝t-t_kh-jh，

和β(t)∈{0,1}满足伯努利分布且有：

‖f(t)‖≤f₁(f₁是一个常数)

β(t)＝0时表示无攻击发生，反之β(t)＝1表示攻击发生。

步骤2.3：攻击下的航向跟踪误差方程建模；基于航向跟踪误差动态公式(1)和执行器收到的受攻击影响的控制信号公式(3)，能够建模为如下动态方程：

其中B₃＝[β(t)B₁ B₂]，ω(t)＝[f^T(t) w^T(t)]^T，z(t)＝y(t)-y_d，y(t)＝[ψ(t) p(t) φ(t)]^T，y_d＝[ψ_d 0 0]^T和

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