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J-GLOBAL ID：201702232556455709   整理番号：17A1395002

サイバー物理システムのためのサイバー攻撃に対する状態推定法における測定の再構成【Powered by NICT】

Reconstruction of measurements in state estimation strategy against cyber attacks for cyber physical systems

著者 (5件)： Li Qinxue (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640) ,  Xu Bugong (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640) ,  Li Shanbin (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640) ,  Liu Yonggui (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640) ,  Cui Delong (College of Computer and Electronic Information, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming 525000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 7571-7576  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイバー攻撃に対する状態推定戦略の回復力を改善するために,圧縮センシング(CS)は,サイバー物理システムのための不完全測定の再構成に適用した。最初に,可観測性解析によれば,再構成及び攻撃からの損傷レベルを実行する時間を決定するために用いる。特に,辞書学習はK特異値分解(K SVD)でcompleted辞書を形成するために提案した。に加えて,不完全な測定の不規則性のために,サンプリング行列を測定行列として設計した。Hale6電力系統に関するシミュレーション実験は,提案した方法が完全に不完全測定再構成を達成することを示し,これは関節辞書よりも優れていた。のみ29%利用可能な測定値は残されている場合,提案した方法は四種類の回復アルゴリズムの一般性を持っている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 普遍性 ,  可観測性 ,  電力系統 ,  *状態推定 ,  シミュレーション ,  *再構成 ,  特異値分解 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 不規則性 ,  辞書学習 ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 物理 ,  サイバー攻撃 ,  状態推定 ,  再構成