公开(公告)号：CN115550931A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211167930.7

申请日：2022-09-23

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 夏威 ,  张育涵 ,  蒋婉月

IPC: H04W12/122 ,  H04W24/06 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明属于信号处理领域，具体提供一种在多攻击对抗网络中的弹性分布式参数估计方法，用以解决现有弹性分布式参数估计方法在多攻击对抗网络中无法正常检测FDI攻击与受攻击节点导致性能恶化的问题。本发明在分布式框架中提出基于相关熵的节点分类方法和扩散状态识别方法，实现对FDI攻击的检测；同时提出基于dLMS算法的弹性策略，并通过最小化网络稳态均方误差来优化参考节点的选择，以提高多攻击对抗网络中的分布式参数估计性能；与现有的具有弹性的安全分布式参数估计方法相比，本发明在受到攻击的节点相对较多的网络中，能够实现更高的估计精度。

公开(公告)号：CN116415102A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310407609.X

申请日：2023-04-17

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 夏威 ,  蒋婉月

IPC: G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明属于信号处理领域，提供一种基于混合IMM模型的分布式扩展目标跟踪方法；本发明采用随机矩阵法对扩展目标的扩展进行建模，针对传感器网络中部分节点计算资源匮乏的情况，为了更好地跟踪机动扩展目标，提出了一种混合IMM方法，即对于计算资源匮乏的节点采用单模型算法，对于其余节点，采用相应单模型算法与IMM框架相结合的算法；为了进一步提高对机动扩展目标的跟踪性能，对计算资源匮乏的节点采用了模型切换策略，以适应机动扩展目标的真实状态。最终，与现有的分布式扩展目标跟踪算法相比，无论观测值数目均值大还是小，本发明方法在扩展目标直线和转弯的时候，尤其是后者，能得到更优越的跟踪性能。