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欺骗攻击下一类神经网络的自适应事件触发H滤波
投稿时间:2020-10-18    点此下载全文
引用本文:王锦霞,高金凤,谭天.欺骗攻击下一类神经网络的自适应事件触发H滤波[J].南京信息工程大学学报,2021,13(1):102~110
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作者单位E-mail
王锦霞 浙江理工大学 机械与自动控制学院, 杭州, 310018  
高金凤 浙江理工大学 机械与自动控制学院, 杭州, 310018 gaojf163@163.com 
谭天 浙江理工大学 机械与自动控制学院, 杭州, 310018  
基金项目:国家自然科学基金(62073296);浙江省自然科学基金(LY20F030015)
中文摘要:本文主要研究了在欺骗攻击下的离散时间神经网络的H滤波器设计问题.考虑到被控系统和滤波器在一个易受外部网络攻击且带宽有限的共享通信网络上进行信息交换,本文提出了自适应事件触发机制来减轻数据传输的通信负担.此外,由于通信网络的开放性和互通互联,通过共享通信网络传输到滤波器的实际输入信息可能会被攻击者注入的虚假信息所改变.在此基础上,利用构造Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式等处理技术,本文给出了滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且设计了满足预设性能的H滤波器,最后通过一个仿真实例验证了所提方法的有效性.
中文关键词:神经网络  欺骗攻击  自适应事件触发机制  H滤波器
 
Adaptive event-triggered H filtering for a class of discrete-time neural networks under deception attacks
Abstract:The H filter design is addressed for the discrete-time neural networks subject to deception attacks.Considering the information exchange between the controlled system and the filter over the shared communication network with limited bandwidth and vulnerability to external network attacks,an adaptive event triggering mechanism (AETM) is proposed to reduce the communication burden of data transmission.In addition,due to the open access and interconnection of the communication network,the information transmitted via the shared communication network may be tampered by the fabricated information injected by the attacker.On this basis,by using Lyapunov-Krasovski functional and linear matrix inequality,the sufficient conditions for the asymptotic stability of the filtering error system are given,and the H filter satisfying the preset performance is designed.Finally,a simulation example is provided to verify the effectiveness of the proposed method.
keywords:neural networks  deception attacks  adaptive event triggering mechanism  H filter
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