攻撃を受けたハイブリッドネットワークの海洋システムの定時形成追跡のためのニューラルネットワークベースの補強学習
Gao-Fei Zhao1, Tao Han1, Bo Xiao1
1School of Electrical Engineering and Automation, Hubei Normal University, Huangshi 435005, PR China.
ISA transactions
|August 21, 2025
まとめ
この研究は,海上システムの新しい制御フレームワークを導入し,サービス拒否や物理的な攻撃にもかかわらず,一定の時間内に安定性を確保する.
科学分野:
- ロボットと制御システム
- 海洋工学
- ネットワーク化されたシステム
背景:
- 水面と水中のハイブリッド・ネットワーク型海洋システム (HNMS) は,サイバー・物理的な攻撃により,調整された制御に問題に直面しています.
- 自律水上車両 (ASV) と自律水下車両 (AUV) のダイナミックな環境での形成追跡を維持することは複雑です.
- 既存の制御戦略では,サービス拒否 (DoS) と物理的な攻撃の組み合わせを規定された時間内に適切に対処できない可能性があります.
研究 の 目的:
- HNMSにおける時間変動型形成追跡 (TVFT) の強力な制御戦略を策定する.
- DoSと物理的な攻撃がシステムの性能に与える影響に対処するためです.
- 安定と収束を 定められた時間内に確保する.
主な方法:
- 定められた時間階層的な制御 (PTHC) フレームワークが提案されています.
- 指定時間分布式推定器は,DoS攻撃の下のリーダー状態を推定するように設計されています.
- 神経ネットワークベースのコントローラと統合された強化学習アルゴリズムは,物理的な攻撃,混乱,およびモデル化されていない水力学を軽減します.
主要な成果:
- 提案されたPTHCフレームワークは,HNMSを組み合わせた攻撃でTVFTを可能にします.
- 分布された推定器は相対的な情報を利用してDoS攻撃を効果的に処理します.
- ニューラル・ネットワーク・コントローラにより, 定時安定と正確な形成追跡が保証されます.
- Lyapunovの安定性理論は,システムの保証された規定時間の安定性を確認します.
結論:
- 開発されたアプローチは,高度な攻撃に直面しているHNMSのTVFTに対して,堅牢で効果的なソリューションを提供します.
- 定時制御,分散推定,強化学習の統合は,海洋システム制御のための強力な枠組みを提供します.
- シミュレーションの結果は,提案された制御戦略の実用性と性能を検証します.
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