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摘要
针对虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack， FDIA）下的分布式安全状态估计问题，提出了一种基于攻击削减的分布式安全状态估计算法。首先在无攻击的假设下对局部滤波器中预测值与估计值间的差值进行统计分析，然后将攻击建模为导致有效预测值与受损估计值间的差值产生变化的未知输入，并设计带有遗忘因子的递归最小二乘法（Recursive least squares， RLS）对其进行估计，进而设计攻击削减机制将因攻击而受损的数据恢复，并对处理后的局部估计数据进行融合。数值仿真结果表明，所提方法能够有效实现攻击估计，降低攻击的影响，提高了鲁棒性和估计精度。
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