【摘 要】
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随着科学技术的发展,传感器的性能有了很大的提高,无线传感器网络的应用非常广泛,涉及智能电网、智能交通、航空航天、环境监测、军事等国计民生的领域。然而,由于传感器之间
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随着科学技术的发展,传感器的性能有了很大的提高,无线传感器网络的应用非常广泛,涉及智能电网、智能交通、航空航天、环境监测、军事等国计民生的领域。然而,由于传感器之间固有的内在联系,使得无线传感器网络更容易受到恶意网络攻击,暴露的通信信道使其安全性变得更脆弱。因此,保障无线传感器网络的安全比以往任何时候都更加重要和紧迫。目前,通信网络所遭受的攻击方式主要有如下三种:拒绝服务攻击、错误数据注入攻击和重放攻击。本文主要研究了无线传感器网络的安全估计问题,论文主要包括三部分内容:首先,考虑了具有传感器饱和与随机错误数据注入攻击下非线性系统的状态估计问题。采用服从伯努利分布的随机变量来描述随机发生的错误数据注入攻击现象。通过最小化滤波误差协方差的上界获得滤波器增益,并给出了均方意义下保证滤波误差指数有界的充分条件。其次,研究了多传感器网络化系统的分布式融合估计问题。对于每个传感器,使用随机访问协议来确定在每个传输瞬间哪个信道具有访问通信网络的优先级。为了防御恶意攻击,为每个局部估计器设计了一种基于因果序列互相关的检测器。利用改进的无迹Kalman滤波器计算出的局部估计,提出了基于序贯协方差交叉融合技术的分布式融合估计算法,得到了保证其误差协方差收敛的充分条件。最后,针对恶意网络攻击下无线传感器网络中的分布式滤波问题进行了研究。提出了一种基于Dempster-Shafer理论的多传感器网络保护方案,根据相邻传感器的在线信息来决定是否使用接收到的数据。在此基础上,给出了在恶意网络攻击下应用该保护方案估计器的误差收敛的充分条件。
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