华晨宝马汽车有限公司张晓光获国家专利权
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龙图腾网获悉华晨宝马汽车有限公司申请的专利基于KL散度的故障和攻击检测方法、系统、介质及程序获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115186690B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110369945.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于KL散度的故障和攻击检测方法、系统、介质及程序是由张晓光;任秀秀设计研发完成，并于2021-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于KL散度的故障和攻击检测方法、系统、介质及程序在说明书摘要公布了：本发明公开了基于KL散度的故障和攻击检测方法、系统、介质及程序。该方法包括：为本地系统建立空间状态模型：xk+1＝Axk+Buk+wk，yk＝Cxk+vk；接收本地系统的输出数据；利用接收到的数据和卡尔曼估计器估计本地系统的状态，其中卡尔曼估计器模型为：其中为卡尔曼新息；在本地系统调试运行阶段，在确保本地系统无故障和攻击的情况下辨识wk和vk的协方差Q和R，并计算此时卡尔曼新息zk的协方差∑；在本地系统投入运行之后，实时辨识wk和vk的协方差和并计算此时卡尔曼新息的协方差及通过公式或计算KL散度，并在KL散度值大于阈值时确定本地系统出现故障或受到攻击。
本发明授权基于KL散度的故障和攻击检测方法、系统、介质及程序在权利要求书中公布了：1.一种基于KL散度的故障和攻击检测方法，包括： 为本地系统建立状态空间模型：xk+1＝Axk+Buk+wk,yk＝Cxk+vk，其中x∈R为本地系统状态，y∈R为本地系统输出，u∈R为控制输入，w∈R为过程噪声，v∈R为测量输出噪声，A∈Rm×W为本地系统矩阵，B∈Rm×p为输入矩阵，6∈Rn×W为输出矩阵； 接收本地系统的输出数据； 利用接收到的数据和卡尔曼估计器预测本地系统的状态，其中卡尔曼估计器模型为：其中为本地系统的状态的一步预测值，为本地系统的状态的量测更新值，K为卡尔曼增益，并且为卡尔曼新息； 在本地系统调试运行阶段，在确保本地系统无故障和攻击的情况下辨识w和v的协方差Q和R，并计算此时卡尔曼新息z的协方差∑； 在本地系统投入运行之后，实时辨识w和v的协方差并计算此时卡尔曼新息的协方差以及 通过公式或计算KL散度，并在KL散度值大于阈值时确定本地系统出现故障或受到攻击。
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