DoS攻击下基于人工势场的车队预定时间安全控制方法
本发明涉及智能交通、车联网与自动驾驶控制，尤其涉及dos攻击下基于人工势场的车队预定时间安全控制方法。
背景技术：
1、随着新一代无线通信技术与汽车工程的深度融合，信息物理车辆系统（cyber-physical vehicle systems, cpvs）已成为实现智能网联与多车协同编队（platooning）行驶的核心载体。cpvs通过车对车（v2v）通信网络进行状态信息交互，能够大幅缩短车辆跟驰间距，从而有效降低空气阻力与能源消耗，提升道路通行容量与交通安全性，是未来高等级自动驾驶系统的重要发展方向。
2、在现有的cpvs协同编队控制技术中，为实现跟随车辆对领航车辆轨迹的精确跟踪，通常采用自适应控制、滑模控制等分布式协同控制算法。同时，考虑到开放的无线通信网络极易遭受黑客的拒绝服务（dos）攻击等恶意干扰，现有技术多引入分布式弹性观测器或切换系统理论来增强车队抗攻击的网络韧性。此外，为了满足现代交通调度对车辆快速响应和时间可控性的严苛要求，学术界提出了预定时间控制（prescribed-time control）理论，该方法利用时变衰减函数，允许设计者在完全不依赖系统初始状态的条件下任意设定误差收敛的时间。而在多车物理防碰撞方面，现有避碰技术主要依靠障碍李雅普诺夫函数（blf）或人工势场法（apf）等机制，通过构建虚拟斥力场来保持车辆间的基本安全距离。
3、上述单一控制技术取得了一定进展，但在面向真实复杂的网络对抗与高动态交通环境时，现有技术方案仍存在缺陷。首先，现有的预定时间控制算法无法有效抵御dos攻击带来的网络冲击。dos攻击会导致车间通信间歇性中断，当通信瞬间恢复时，网络中传递的观测状态信号会产生剧烈的阶跃与突变。这种不连续的突变信号直接破坏了非线性反步法（backstepping）控制所必需的虚拟控制律高阶连续可导条件，强行求导将引发严重的微分爆炸现象，导致产生无穷大的控制输入脉冲，使控制器瞬间失效甚至造成车辆系统崩溃；其次，现有的控制方案难以兼顾快速时间收敛与瞬态物理安全。预定时间控制在dos攻击结束后，系统为强行在剩余的极短时间内弥补丢失的跟踪进度，会输出极其激进的加速度指令，引发巨大的瞬态位置超调，极易导致后车突破最小安全距离引发碰撞事故。
技术实现思路
1、本发明提供一种dos攻击下基于人工势场的车队预定时间安全控制方法，以克服技术问题。
2、为了实现上述目的，本发明的技术方案是：
3、一种dos攻击下基于人工势场的车队预定时间安全控制方法，包括：
4、s1：建立车辆非线性动力学模型与领航目标的领航参考轨迹模型；
5、s2：基于所述领航参考轨迹模型，设计应对dos攻击导致网络拓扑跳变的异步分布式弹性协同观测器以获取领航目标的原始观测信号；所述异步分布式弹性协同观测器用于在通信中断期间仅依赖内部动态维持状态有界，在通信恢复后在预定时间内重建对领航目标状态的原始观测信号；
6、s3：针对dos攻击引发的信号突变，结合hermite插值法与滤波机制构建平滑二阶预定时间观测器，以对所述原始观测信号进行平滑二阶预定时间状态重构，输出高阶可导的平滑参考信号；
7、s4：基于所述平滑参考信号与车辆非线性动力学模型，构建三阶跟踪误差变量，引入预定时间缩放误差函数，融合人工势场斥力梯度与模糊逻辑未知项边界补偿，通过反步法构建虚拟控制律以获取发动机节气门控制输入，在抵御dos攻击引发突变的前提下通过发动机节气门控制输入实现车队在预定时间内完成安全无碰撞的协同编队。
8、进一步的，建立车辆非线性动力学模型与领航参考轨迹模型，包括：
9、建立车辆非线性动力学模型，其公式为：
10、
11、其中，、、分别表示第辆车的位置、速度和加速度，为发动机节气门输入，为未知外部扰动输入；为车辆质量，是发动机时间常数，为未知的非线性函数，；
12、构建领航参考轨迹模型，其公式为：
13、
14、其中，为领航参考信号，表示领航状态信号，其结构为，col()表示将多个向量堆叠成一个列向量，与为领航参考轨迹的速度与位置信息，为时变分段函数，为分块对角矩阵，为输出矩阵。
15、进一步的，基于所述领航参考轨迹模型，设计应对dos攻击导致网络拓扑跳变的异步分布式弹性协同观测器以获取领航目标的原始观测信号，包括：
16、s21、引入正交变换将领航参考轨迹模型中的原状态解耦为，作为观测器的输入信号，同时输出矩阵变为；
17、s22、基于解耦后的输入信号，设计应对dos攻击导致网络拓扑跳变的异步分布式弹性协同观测器，其公式为：
18、
19、
20、其中，和分别为领航目标的速度和位置观测器，、、与为观测器增益，为预定时间函数，为速度通道的预定时间函数，为位置通道的预定时间函数，与为领航目标当前的速度与位置观测值，即领航目标的原始观测信号；为sign()符号函数，与为对应的一致性误差，其公式如下：
21、
22、
23、其中，为车辆的相邻车辆集合，为车与车之间的通信权重，表示车与领航信号之间的通信状况，输出原始观测信号。
24、进一步的，结合hermite插值法与滤波机制构建平滑二阶预定时间观测器，以对所述原始观测信号进行平滑二阶预定时间状态重构，输出高阶可导的平滑参考信号，包括：
25、s31、设定预定时间窗口与切换时刻：
26、定义预定收敛时间单位，以当前阶段起始时刻为原点，定义
27、
28、
29、其中，为滤波压缩段与hermite预定时间重构段的切换时刻，为预定时间重构完成并转入平稳跟踪段的切换时刻；
30、s32、结合hermite插值法与滤波机制构建平滑二阶预定时间观测器，其公式为：
31、
32、
33、其中，与为两个级联的子观测器，为比例系数，为对应观测器的观测输入，其公式为：
34、
35、其中为自然常数，，表示矩阵转置；
36、s33、在观测律切换的时间点、、处，使用hermite插值法消除局部不连续性，输出高阶可导的平滑参考信号。
37、进一步的，基于所述平滑参考信号与车辆非线性动力学模型，构建三阶跟踪误差变量并引入预定时间缩放误差函数，融合人工势场斥力梯度与模糊逻辑未知项边界补偿，通过反步法构建虚拟控制律以获取发动机节气门控制输入，在抵御dos攻击引发突变的前提下通过发动机节气门控制输入实现车队在预定时间内现车队在预定时间内完成安全无碰撞的协同编队，包括：
38、s41、构建三阶跟踪误差变量，其公式为：
39、
40、
41、
42、其中，，分别为位置、速度、加速度的误差；为车辆与领航参考信号间的期望间距；为待设计的速度虚拟控制律，为待设计的加速度虚拟控制律；
43、s42、定义缩放误差变量，其公式为：
44、
45、其中，为缩放误差，为预定时间函数且在预定时间内单调递增至正无穷；
46、s43、计算相邻车辆间距与人工势场斥力，具体如下：
47、根据实际车距定义人工势场函数，其公式为：
48、
49、其中，为人工势场函数，为车与车的间距，为最小安全物理距离，为势场作用边界；
50、对位置求偏导得到相邻车辆综合斥力梯度，其公式为：
51、
52、其中，为车的综合斥力梯度，为车辆的实际位置，为车与车之间的综合斥力梯度；
53、s44、针对车辆非线性动力学模型中未知的非线性函数与未知外部扰动输入，采用模糊逻辑系统对其进行在线逼近；
54、基于三阶跟踪误差变量、缩放误差和相邻车辆综合斥力梯度构建速度虚拟控制律和加速度虚拟控制律，其公式分别为：
55、
56、
57、其中，和为增益系数，与为未知非线性项经逼近补偿后的边界，为斥力增益常数；
58、s45、将未知外部扰动输入和未知的非线性函数使用模糊边界补偿，使用加速度虚拟控制律对加速度进行控制，并结合加速度误差构建最终加速度控制输入为
59、
60、s46、使用加速度控制输入控制车辆非线性动力学模型，控制车辆完成纵向加减速，完成编队跟踪，实现车队预定时间内物理绝对防碰撞的纵向安全执行。
61、有益效果：本发明提供了一种dos攻击下基于人工势场的车队预定时间安全控制方法，具有以下优点：
62、1、本发明构建了异步分布式弹性协同观测器，当检测到dos攻击时，触发弹性防御机制，即主动切断依靠外部网络的误差更新，靠内部动力学模型维持状态估计的有界性，并在通信恢复后快速收敛，从而实现了不受初始条件限制的预定时间状态估计，显著提升了信息物理车队在恶劣网络环境下的抗攻击韧性与轨迹跟踪能力。即使在车间通信网络遭受间歇性dos攻击导致长时间中断的极端恶劣工况下，本发明依然能够使跟随车辆准确获取领航车的全局状态信息，避免了车队的失控与瘫痪，确保了系统能够在任意初始条件下实现预定时间内的精准编队。
63、2、本发明设计了平滑二阶预定时间状态重构机制。该机制利用hermite插值法与平滑动态滤波机制，对dos攻击恢复瞬间以及算法中符号函数引发的阶跃、跳变等非连续原始观测信号进行了滤波处理，从根源上消除了传统非线性预定时间控制在恶劣网络下极易引发的微分爆炸和控制指令震荡问题。有效防止了由于网络通信跳变产生的无穷大控制输入脉冲，保护了车辆底层物理执行机构免受瞬态电平冲击，大幅提高了车载计算平台的运行稳定性与控制指令的平滑执行度。
64、3、本发明将人工势场法安全约束机制深度融合到底层弹性安全控制律的计算中。基于预设的物理最小安全防撞距离构造非线性的虚拟安全排斥力，并将其直接运用到基于反步法和缩放误差法构建的预定时间函数中，在数学底层等效转化为了控制器的能量有界性约束，实现了快速时间收敛与瞬态物理安全的结合。在车队遭遇dos攻击后为了强行弥补丢失的跟踪进度，或者在面临前车急刹车等高动态瞬态场景时，本发明能够应对车辆因加速度激进而产生的瞬态位置超调，从物理层面上杜绝了车辆之间距离过近而引发的连环追尾事故，实现了信息层弹性观测与物理层绝对防碰撞安全的深度统一。