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作者：易星;高小林;陈正科;
单位：江西科技学院协同创新中心;江西科技学院智能工程学院;
摘要：当智能网联汽车受到拒绝服务（Denial-of-Service,DoS）攻击时，容易导致其路径跟踪效果变差，甚至造成交通事故，影响交通安全。建立汽车-路径联合模型，包括二自由度基本操纵模型和路径跟踪模型；分析含DoS攻击的智能网联汽车路径跟踪控制信息架构，通过攻击空间方法对DoS攻击进行描述；采用卡尔曼滤波算法设计状态估计器，结合PID算法，实现DoS攻击下车辆路径跟踪控制。通过MATLAB/Simulink软件仿真，求解卡尔曼状态估计器关键参数，分析DoS攻击对车辆路径跟踪的影响，验证所设计状态估计器的控制效果。结果表明，DoS攻击使得车辆的路径跟踪效果变差；验证了状态估计器能够有效抵抗DoS攻击对系统的不利影响，提高了车辆路径跟踪行驶的性能，为改善智能网联汽车的网络信息安全提供一定参考。
关键词：智能网联汽车;;拒绝服务攻击;;路径跟踪;;状态估计;;攻击空间
基金资助：江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ2402517）;; 江西科技学院自然科学项目（232ZRZD01）
