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首页> 外文会议>2012 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety >Trust aware particle filters for autonomous vehicles
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Trust aware particle filters for autonomous vehicles

机译：信任意识的自动驾驶汽车颗粒过滤器

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Cyber-Physical Systems have been widely employed in safety critical applications including intelligent highways, autonomous vehicles and robotic systems. State estimation is crucial for Cyber-Physical Systems because control commands that are sent to physical systems depend on the estimated states. The particle filter is a good candidate for state estimation due to its applicability to nonlinear and/or non-Gaussian dynamic systems. However, classical particle filters are not robust against false data injection from sensors compromised by attackers. In this paper, we propose a novel particle filter algorithm, trust aware particle filter, that is robust to false data injection attacks. We develop a framework in which a state estimator assigns trust values to sensors based on the measurements and we utilize the trust values in the state estimation. Simulation results demonstrate the robustness of the trust aware particle filter in the presence of false data injection attacks.
机译：网络物理系统已广泛应用于安全关键型应用，包括智能高速公路，自动驾驶汽车和机器人系统。状态估计对于计算机物理系统至关重要，因为发送到物理系统的控制命令取决于估计的状态。粒子滤波器由于适用于非线性和/或非高斯动态系统，因此非常适合用于状态估计。但是，传统的粒子过滤器无法抵御来自攻击者入侵的传感器的错误数据注入。在本文中，我们提出了一种新颖的粒子过滤器算法，即信任感知粒子过滤器，该算法对虚假数据注入攻击具有鲁棒性。我们开发了一个框架，其中状态估计器根据测量结果为传感器分配信任值，并在状态估计中利用信任值。仿真结果证明了在存在错误数据注入攻击的情况下信任感知粒子过滤器的鲁棒性。

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