Unscented Kalman filtering for nonlinear systems with sensor saturation and randomly occurring false data injection attacks
Unscented Kalman filtering for nonlinear systems with sensor saturation and randomly occurring false data injection attacks
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用于具有传感器饱和和随机发生的虚假数据注入攻击的非线性系统的无味卡尔曼滤波
DOI：
10.1002/asjc.2262
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发表时间：
2019-12
影响因子：
2.4
通讯作者：
Guo Yanping
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lu Jiyong;Wang Weizhen;Li Li;Guo Yanping
In this paper, an unscented Kalman filtering problem is studied for a nonlinear system with sensor saturation and randomly occurring false data injection attacks. A random variable obeying the Bernoulli distribution is employed to characterize the phenomena of the randomly occurring false data injection attacks. The aim of this paper is to design a modified unscented Kalman filter by minimizing an upper bound of filtering error covariance. Furthermore, a sufficient condition is provided to ensure an exponentially bounded filtering error in the mean square sense. Numerical simulations are presented to illustrate the validity of the proposed filter.
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通讯作者：
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