论文部分内容阅读
协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive cruise control,CACC）系统是车辆智能辅助系统的重要组成部分,通过V2V通信以及车载传感器来感知车辆周围环境等信息,利用这些数据计算车辆理想加速度,并通过执行器控制节气门开度和制动压力自动调整车速,从而有效提高驾驶安全性以及道路吞吐量。在车辆V2V通信中,无线网络传播会存在网络延时等问题,考虑这些问题并设计控制器能有效地满足车辆稳定性。另外考虑到CACC系统远程监控网络被人为攻击,需要设计状态估计算法来保证远程监控平台正常工作。因此,开展智能网联车辆队列控制与网络攻击下状态估计研究具有重要意义。论文在回顾总结国内外相关文献的基础上,考虑协同自适应巡航控制系统中V2V无线通信中的网络延时问题以及智能网联车辆系统中远程监控网络存在攻击问题,采用线性矩阵不等式以及压缩感知理论,开展智能网联车辆队列控制与网络攻击下状态估计研究。论文主要研究工作如下:（1）考虑CACC系统网络延时问题,针对车辆队列在异构网络下传输时延持续变化的问题,提出了一种CACC控制器设计方法。该方法利用线性矩阵不等式设计CACC控制器,同时由于控制器设计过程中存在非线性矩阵,解决了非线性矩阵向线性矩阵的转化问题。由于每辆车只使用前车信息,因此本质上该控制器是离散的。另外通过设计线性矩阵不等式条件来确保存在执行器和异构无线网络传输时延的情况下,仍能保证车辆队列巡航控制系统的弦稳定性。最后通过仿真验证了该算法的有效性,即使车辆队列系统在异构网络下,仍能保证稳定性。（2）考虑实际车辆存在空气阻力,车辆内阻力等问题,利用Carsim软件并结合Simulink给汽车的传动系统与制动系统进行建模,最后依据这些模型建立车辆队列系统,验证第二章设计的CACC控制器的鲁棒性和安全性。最后通过仿真验证了设计的CACC控制器在同构车辆队列系统和异构车辆队列系统中都满足车辆队列稳定性和车辆队列弦稳定性。（3）考虑应用上述控制器实现的CACC系统中的远程监控网络攻击问题,提出了一种基于状态估计的方法来重构智能网联车辆的运动状态。该方法利用被攻击的车辆状态数据进行车辆状态重构。利用压缩感知原理,在保证被攻击状态量小于全部状态量一半的情况下,利用稀疏性的概念对远程监控平台无线网络中发生的虚假数据注入攻击进行建模,在此基础上,利用矩阵QR分解将状态重构问题转化为L1范数优化问题。最后在典型工况下通过仿真验证表明,该方法能够有效地重建智能网联车辆系统的运动状态,提高了智能网联车辆远程监控平台抵御网络攻击的弹性能力。