【MATLAB例程】基于鲁棒卡尔曼滤波的弹性状态估计与欺骗攻击检测

结合鲁棒卡尔曼滤波与欺骗攻击检测的MATLAB代码，包含动态模型、攻击注入和弹性状态估计功能，代码可直接运行，附有详细的注释

运行结果

MATLAB源代码

以下是一段结合鲁棒卡尔曼滤波与欺骗攻击检测的MATLAB代码，包含动态模型、攻击注入和弹性状态估计功能，代码可直接运行并包含详细注释：

% 基于鲁棒卡尔曼滤波的弹性状态估计与欺骗攻击检测
% 作者：matlabfilter
% 2025-04-07/Ver1
clc; clear; close all;
rng(0);
%% 参数初始化
dt = 0.1;          % 时间步长
T = 10;             % 总时长
t = 0:dt:T;         % 时间序列
N = length(t);      % 数据点数

% 系统模型(二维匀速运动)
F = [1 dt 0 0;      % 状态转移矩阵
     0 1 0 0;
     0 0 1 dt;
     0 0 0 1];
H = [1 0 0 0;       % 观测矩阵
     0 0 1 0]; 

% 噪声参数
Q = diag([0.1, 0.1, 0.1, 0.1]);  % 过程噪声协方差
R = diag([1, 1]);                 % 观测噪声协方差

% 欺骗攻击参数
attack_start = 50;                % 攻击开始时刻
attack_duration = 30;              % 攻击持续时间
attack_magnitude = [5; 3];         % 攻击幅度[X方向,Y方向]

%% 生成真实轨迹与带噪声观测
true_states = zeros(4,N);
measurements = zeros(2,N);

% 初始状态
true_states(:,1) = [0; 1; 0; 0.5]; 

% 生成状态序列
for k = 2:N
    true_states(:,k) = F * true_states(:,k-1) + sqrtm(Q)*randn(4,1)<