本申請涉及系統(tǒng)安全，尤其涉及狀態(tài)估計方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在過去的幾年中，許多研究者從控制理論的角度來探討信息物理系統(tǒng)的安全問題。例如，利用估計和控制分離的原理，將彈性輸出反饋控制器的設(shè)計簡化為彈性狀態(tài)估計器的設(shè)計。因此，當(dāng)某些傳感器受到攻擊時，如何確保系統(tǒng)能夠通過這些受攻擊的測量數(shù)據(jù)恢復(fù)狀態(tài)信息成為了關(guān)鍵問題。這個問題被稱為安全狀態(tài)估計,它是設(shè)計控制系統(tǒng)時首要考慮的安全問題。

2、因此，亟需一個能夠讓系統(tǒng)通過這些受攻擊的測量數(shù)據(jù)恢復(fù)狀態(tài)信息的方案。

3、上述內(nèi)容僅用于輔助理解本申請的技術(shù)方案，并不代表承認(rèn)上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的主要目的在于提供一種狀態(tài)估計方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在解決系統(tǒng)因為遭受攻擊無法恢復(fù)狀態(tài)信息的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)岢鲆环N狀態(tài)估計方法，所述的方法包括：

3、對目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行建模，生成目標(biāo)系統(tǒng)的線性高斯時不變模型；

4、基于所述線性高斯時不變模型，通過卡爾曼估計器生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值；

5、基于所述局部狀態(tài)估計值，通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的全局狀態(tài)估計值。

6、在一實施例中，所述對目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行建模，生成目標(biāo)系統(tǒng)的線性高斯時不變模型的步驟包括：

7、確定目標(biāo)系統(tǒng)的狀態(tài)變量和觀測變量；

8、基于所述狀態(tài)變量，建立所述目標(biāo)系統(tǒng)的狀態(tài)方程；

9、基于所述觀測變量，建立所述目標(biāo)系統(tǒng)的觀測方程；

10、根據(jù)所述狀態(tài)方程和所述觀測方程，得到目標(biāo)系統(tǒng)的線性高斯時不變模型。

11、在一實施例中，所述基于所述線性高斯時不變模型中，通過卡爾曼估計器生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值的步驟包括：

12、在所述線性高斯時不變模型中的傳感器端設(shè)置卡爾曼估計器；

13、通過所述卡爾曼估計器根據(jù)所述目標(biāo)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值。

14、在一實施例中，所述基于所述局部狀態(tài)估計值，通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的全局狀態(tài)估計值的步驟包括：

15、通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法得到全局估計融合算法；

16、將所述局部狀態(tài)估計值通過所述全局估計融合算法進(jìn)行融合，得到所述目標(biāo)系統(tǒng)的全局狀態(tài)估計值。

17、在一實施例中，所述通過所述卡爾曼估計器根據(jù)所述目標(biāo)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值的步驟包括：

18、對所述卡爾曼估計器進(jìn)行初始化，確定所述卡爾曼估計器的初始狀態(tài)估計和先驗誤差協(xié)方差矩陣；

19、根據(jù)所述卡爾曼估計器所在的傳感器，確定所述傳感器的傳感器參數(shù)；

20、根據(jù)所述先驗誤差協(xié)方差矩陣和傳感器參數(shù)，得到所述卡爾曼估計器的卡爾曼濾波增益；

21、基于初始狀態(tài)估計、先驗誤差協(xié)方差矩陣和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測計算，生成目標(biāo)系統(tǒng)的預(yù)測狀態(tài)估計值和預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣；

22、基于所述預(yù)測狀態(tài)估計值、預(yù)測誤差協(xié)方差矩陣和卡爾曼濾波增益進(jìn)行更新計算，生成目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值。

23、在一實施例中，所述通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法得到全局估計融合算法的步驟包括：

24、獲取所述目標(biāo)系統(tǒng)當(dāng)前時刻的噪聲估計誤差和攻擊估計誤差；

25、通過對所述噪聲估計誤差和攻擊估計誤差進(jìn)行加權(quán)約束，生成全局估計融合算法。

26、在一實施例中，所述獲取所述目標(biāo)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)中所有傳感器的噪聲估計誤差和攻擊估計誤差的步驟之后還包括：

27、當(dāng)目標(biāo)系統(tǒng)遭受攻擊時，將所述目標(biāo)系統(tǒng)的估計誤差控制在預(yù)設(shè)區(qū)域，所述預(yù)設(shè)區(qū)域根據(jù)受攻擊的傳感器的歷史數(shù)據(jù)中的噪聲真實誤差確定。

28、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種狀態(tài)估計裝置，所述狀態(tài)估計裝置包括：

29、系統(tǒng)建模模塊，用于對目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行建模，生成目標(biāo)系統(tǒng)的線性高斯時不變模型；

30、局部估計模塊，用于基于所述線性高斯時不變模型，通過卡爾曼估計器生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值；

31、全局估計模塊，用于基于所述局部狀態(tài)估計值，通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的全局狀態(tài)估計值。

32、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種狀態(tài)估計設(shè)備，所述設(shè)備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序配置為實現(xiàn)如上文所述的狀態(tài)估計方法的步驟。

33、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)為計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的狀態(tài)估計方法的步驟。

34、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提供一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計算機(jī)程序產(chǎn)品包括計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的狀態(tài)估計方法的步驟。

35、本申請?zhí)岢龅囊粋€或多個技術(shù)方案，至少具有以下技術(shù)效果：

36、本申請?zhí)岢隽艘环N狀態(tài)估計方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，對目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行建模，生成目標(biāo)系統(tǒng)的線性高斯時不變模型；基于所述線性高斯時不變模型，通過卡爾曼估計器生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值；基于所述局部狀態(tài)估計值，通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的全局狀態(tài)估計值。本申請通過卡爾曼估計器根據(jù)目標(biāo)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)生成全局狀態(tài)估計值，當(dāng)目標(biāo)系統(tǒng)遭受攻擊，系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測受到破壞，通過全局狀態(tài)估計值可以恢復(fù)系統(tǒng)狀態(tài)，克服攻擊導(dǎo)致的誤差，有效提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。

技術(shù)特征：

1.一種狀態(tài)估計方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行建模，生成目標(biāo)系統(tǒng)的線性高斯時不變模型的步驟包括：

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述線性高斯時不變模型中，通過卡爾曼估計器生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值的步驟包括：

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述局部狀態(tài)估計值，通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的全局狀態(tài)估計值的步驟包括：

5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述通過所述卡爾曼估計器根據(jù)所述目標(biāo)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值的步驟包括：

6.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法得到全局估計融合算法的步驟包括：

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述獲取所述目標(biāo)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)中所有傳感器的噪聲估計誤差和攻擊估計誤差的步驟之后還包括：

8.一種狀態(tài)估計裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種狀態(tài)估計設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序配置為實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的狀態(tài)估計方法的步驟。

10.一種存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)為計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的狀態(tài)估計方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種狀態(tài)估計方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及系統(tǒng)安全技術(shù)領(lǐng)域包括：對目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行建模，生成目標(biāo)系統(tǒng)的線性高斯時不變模型；基于所述線性高斯時不變模型，通過卡爾曼估計器生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的局部狀態(tài)估計值；基于所述局部狀態(tài)估計值，通過基于彈性網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)最小二乘法，生成所述目標(biāo)系統(tǒng)的全局狀態(tài)估計值。本申請通過生成全局狀態(tài)估計值，當(dāng)目標(biāo)系統(tǒng)遭受攻擊，系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測受到破壞，通過全局狀態(tài)估計值可以恢復(fù)系統(tǒng)狀態(tài)，克服攻擊導(dǎo)致的誤差，有效提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。

技術(shù)研發(fā)人員：張銀炎,招燕瓊,耿光剛,吳永東,劉東杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：暨南大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6