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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种在多攻击对抗网络中的弹性分布式参数估计方法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：CN115550931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211167930.7，技术领域涉及：H04W12/122；该发明授权一种在多攻击对抗网络中的弹性分布式参数估计方法是由夏威;张育涵;蒋婉月设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在多攻击对抗网络中的弹性分布式参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于信号处理领域，具体提供一种在多攻击对抗网络中的弹性分布式参数估计方法，用以解决现有弹性分布式参数估计方法在多攻击对抗网络中无法正常检测FDI攻击与受攻击节点导致性能恶化的问题。本发明在分布式框架中提出基于相关熵的节点分类方法和扩散状态识别方法，实现对FDI攻击的检测；同时提出基于dLMS算法的弹性策略，并通过最小化网络稳态均方误差来优化参考节点的选择，以提高多攻击对抗网络中的分布式参数估计性能；与现有的具有弹性的安全分布式参数估计方法相比，本发明在受到攻击的节点相对较多的网络中，能够实现更高的估计精度。

本发明授权一种在多攻击对抗网络中的弹性分布式参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种在多攻击对抗网络中的弹性分布式参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采用分布式无线传感器网络，构建线性测量模型： 其中，i表示当前时刻，k表示节点，dk,i为实值的标量观测值，wk,i为受到虚假数据注入攻击篡改后的未知参数，uk,i为零均值时空独立同分布的回归向量，vk,i为零均值时空独立同分布的高斯白噪声；表示在时刻i受到FDI攻击的节点集合，wo表示待估计的真实未知参数，εk,i为由攻击引入的估计误差； 步骤2：根据节点k和其邻居节点l的历史测量值计算估计相关熵： 其中，表示节点k不包括自身的邻域，K表示历史测量值的数量，λk表示节点k的遗忘因子，κσ·为高斯核； 并对节点k与其邻居节点l的估计相关熵进行升序排列，得到相关熵集合： 其中，ln表示中第n项的节点索引、n＝1,2,...,nk-1； 步骤3：采用方差Λk,i,α评估相关熵集合的波动程度，并设置阈值θ，根据检测统计量Ik,i,α将节点k的邻居节点划分为两个集群；检测统计量Ik,i,α为： 其中，H0表示第1个至第α个节点属于第一个集群的假设条件，H1表示节点k的邻居节点被划分为和的假设条件； 步骤4：根据前一时刻i-1下每个邻居节点的状态标识符号τl,i-1，计算节点k认为节点l在当前时刻i所处的假定状态标识符号 其中，sgn·表示符号函数； 节点k与其邻居节点进行假定状态标识符号的交互，并根据接收的假定状态标识符号更新自身的状态标识符号τk,i： 步骤5：节点k与其邻居节点进行状态标识符号的交互，节点k将状态标识符号为1的邻居节点视为可信邻居，构建可信邻居集合： 并得到可信邻居数tk,i： 步骤6：根据当前时刻的测量值dk,i与上一时刻wk,i-1的局部估计值xk,i-1更新中间估计值ψk,i： 其中，μk表示节点k处的步长； 步骤7：若节点k的状态标识符号为-1、且其可信的邻居数tk,i＞0，则由其可信邻居集合中选取参考邻居将节点k的中间估计值更新为参考邻居节点的中间估计值： ψk,i＝ψrk,i,i 步骤8：节点k与其邻居节点进行中间估计值的交互，计算得到当前时刻参数wk,i的局部估计值xk,i： 其中，clk,i表示在节点k处所使用的关于邻居节点l的权重。

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