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使用增强状态公式的互联下的自动车辆中的异常检测(CS RO)

在本文中,我们提出了一种基于观察者的新颖方法,用于联网和自动车辆(CAV)中的异常检测。 所提出的方法利用增强的扩展卡尔曼滤波器(AEKF)来基于具有时间延迟的非线性跟随汽车的运动模型来平滑CAV的传感器读数,其中目标车辆使用领先车辆的轨迹来检测传感器异常。 我们将经典的χ2故障检测器与建议的AEKF结合使用以进行异常检测。 为了使所提出的模型更适合实际应用,我们在跟车模型中考虑了随机通信时间延迟。 我们对现实世界中连接的车辆数据进行的实验表明,带有χ2检测器的AEKF可以实现较高的异常检测性能。

原文题目:Anomaly Detection in Connected and Automated Vehicles using an Augmented State Formulation

原文:In this paper we propose a novel observer-based method for anomaly detection in connected and automated vehicles (CAVs). The proposed method utilizes an augmented extended Kalman filter (AEKF) to smooth sensor readings of a CAV based on a nonlinear car-following motion model with time delay, where the leading vehicle's trajectory is used by the subject vehicle to detect sensor anomalies. We use the classicχ2fault detector in conjunction with the proposed AEKF for anomaly detection. To make the proposed model more suitable for real-world applications, we consider a stochastic communication time delay in the car-following model. Our experiments conducted on real-world connected vehicle data indicate that the AEKF withχ2-detector can achieve a high anomaly detection performance.

原文作者:Yiyang Wang,Neda Masoud,Anahita Khojandi

原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.09496

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