2021年12月18日-19日，由全国众多院校控制专业的研究生共同发起、上海交通大学自动化系智能无线网络与协同控制中心（i-WiN中心）研究生组织承办的首届“分布式控制-优化-安全”（D-COS）研究生致臻学术论坛以在线的形式成功举办。致臻论坛的发起开国内高校风气之先，旨在打造一个属于广大研究生们的学术交流平台，促进青年学子们在科研学术等方面的相互学习与共同成长（具体信息请点击此处）
1. 分布式优化中的异步更新与通信压缩——张家绮 清华大学
分布式优化算法在多智能体系统及大规模机器学习等问题中有广泛应用。在这些场景中，多个节点需通过不断与邻居通信的方式合作优化全局目标。分布式算法的执行时间主要包括计算时间、同步时间和通信时间。在大规模系统中，同步时间和通信时间通常占据了主要部分，易成为算法效率提升的瓶颈。为此，本报告首先介绍异步更新式分布式算法，其中节点间无需相互等待，有效地减少了同步时间。通过引入自适应步长以及梯度跟踪技术，我们分别提出了两种具有严格收敛性保证的异步算法。其次，我们提出了一种基于新息压缩的分布式算法用以减少通信时间。该算法中每个节点只需传输压缩后的数据给邻居，在迭代次数不变的情况下可大幅降低通信量。以上算法均有严格的收敛速度证明，并通过数值实验验证了有效性。
2. 网络系统中的非凸优化算法研究——何志宇 上海交通大学
实现大规模网络系统的高效运行是重要的目标，设计与之相适应的优化算法是关键突破点。本报告将介绍在面向网络系统的非凸优化算法方面的研究进展。首先，考虑带约束的分布式非凸优化问题，提出了一种基于Chebyshev多项式逼近和一致性理论的新算法。相较于已有算法，该算法能给出对全局最优值的任意精确的估计，同时因其去梯度迭代的新颖结构而具有更低的函数值计算成本。进一步的，考虑保护局部函数的敏感信息等安全性需求，设计利用向量数据注入方式中的随机性的隐私保护机制，证明相应的改进型分布式优化算法在实现精准优化的同时，又具有更强的(α,β)-数据隐私性。最后，聚焦于使涉及非线性动力学的网络系统自主到达最优稳态的反馈优化问题，提出了一种基于梯度估计的无模型非凸反馈优化算法，提供了保证闭环系统的稳定性和最优性的参数条件，并展示了利用Frank-Wolfe型迭代以应对输入约束的设计与分析。
3. 拒绝服务攻击下网络化系统的弹性控制——刘文婕 北京理工大学
本报告将考虑一定强度的拒绝服务（DoS）攻击下，网络化系统弹性控制器的设计方法。首先，系统模型已知的情况下，如果系统数据传输通道的带宽受限并且遭受DoS攻击，通过设计基于系统可观测指数的网络传输协议、量化控制器和的量化编码机制，使得系统能够对于一定强度的攻击保持弹性。接下来，当系统模型未知的时候，通过设计数据驱动的弹性预测控制法则，使得系统能够承受和基于模型情况下相同的攻击强度。最后，通过数值仿真验证所提出的两种控制方法的有效性。
4. 基于事件触发的分布式PI优化算法——徐磊 东北大学
分布式优化问题，其目标是通过局部信息交换使由局部成本函数之和构成的全局成本函数最小。针对无向连通图，我们提出了两种基于比例积分策略的分布式优化算法。在局部成本函数可微且凸的条件下, 证明了所提算法渐近收敛到全局最小值点。更进一步，在局部成本函数具有局部Lipschitz梯度和全局成本函数关于全局最小值点是有限强凸的条件下，我们证明了所提算法的指数收敛性。此外，为了避免智能体之间的连续通信和减少通信负担，将所提的两种分布式优化算法与事件触发通信相结合，提出了两种基于事件触发的分布式优化算法。证明了提出的事件触发优化算法不存在Zeno行为，并且在相应条件下保持了与连续通信下分布式优化算法一样的收敛性。
5. 事件触发算法的鲁棒性研究——张仕琦 北京大学
多自主体系统的协同控制属于自动控制理论与应用领域的核心关键问题，是当前国际系统与控制领域的前沿研究方向在无人集群系统、传感器网络军事航天等领域均有重大应用前景。协同控制的核心是设计基于局部信息的分布式协同控制律，以实现期望的集群行为，在本报告中，我们将阐述对事件驱动协同控制的鲁棒性问题的思考和取得的进展。
6. Security Performance Analysis Based On Distance Distribution——朱紫嫣 东南大学
由于无线通信的广播特性，其易于被窃听。关于无线通信的安全性能也被广泛的研究。我们的研究重点是 5G 移动蜂窝网络的安全性能分析。每个网络单元被建模为一个正六边形区域。对于蜂窝用户，考虑其移动特性，对移动节点采用随机路径点移动模型，多个窃听者随机分布在网络中。为了分析基站与移动用户之间的安全性能，需要进行节点距离分布。我们提出了一种求解正六边形内外任意参考节点与正六边形内移动节点之间距离分布的方法。利用上述方法，推导出移动用户与正六边形中心 BS 之间的距离分布。进一步分析了下行链路下移动用户和窃听者的信噪比和保密中断概率。通过蒙特卡罗仿真，验证了计算结果的有效性。
7. Privacy preserving and event-triggered distributed optimization——毛帅 华东理工大学
Many problems in industrial smart manufacturing, such as process operational optimization and decision-making, can be regarded as distributed optimization problems, whose goal is to utilize distributed nodes to cooperatively search for the minimal value of the global objective function. To reduce communication waste and realize privacy preservation, the non-convex event-triggered distributed optimization algorithm and privacy preserving distributed optimization algorithm over time-varying directed communication networks are introduced in this report.
8. 应对恶意观测干扰的韧性状态估计——李子硕 清华大学
With the widespread applications of Cyber-Physical System (CPS) and Internet of Things (IoT), the security problem of state estimation is drawing increasing attention in both academia and industry. We consider the dynamic estimation problem in presence of integrity attack on an unknown subset of sensors. In the first part of the talk, I will propose an estimator that is resilient to p-sparse attack as long as the system is 2p-sparse detectable, which achieves the fundamental limit of resilient dynamic estimation. In the absence of attack, the proposed estimation coincides with Kalman estimation with a certain probability that can be adjusted to trade-off between performance with and without attack. Furthermore, the detectability condition checking in the designing phase and the estimation computing in the online operating phase are both computationally efficient. In the second part of the talk, I will introduce our work on the high-dynamic race vehicle on-board state estimation based on the resilient information fusion of sensors including IMU, Stereo Camera and LiDAR.
9. 分布式智能微电网隐私保护方法研究——叶枫 东南大学
随着电力系统、网络通信与控制等技术的发展与深度融合，分布式微电网将基于网络通信实现无缝互连、泛在感知、协同控制，但是其中存在的隐私保护问题成为关注的焦点。本次汇报分两个部分，首先介绍了微电网分布式经济调度模型以及一种基于乘性噪声的非加密隐私保护方法，保护设备发电/用电功率隐私信息。其次介绍了团队所开发的仿真平台，平台基于MATLAB和Omnet++实现微电网分布式经济调度与隐私保护算法仿真。
10. 微分方程视角的加速分布式优化算法——陈蕊娟 华中科技大学
随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的蓬勃发展，分布式优化在大规模计算、机器学习等领域得到了广泛应用。分布式优化旨在利用网络化多自主体之间的协作来最小化整个网络中局部目标函数之和，目前主要采用分布式梯度法及其加速变形等基于梯度的方法来求解这类问题。然而，基于梯度的加速分布式优化算法存在收敛速度慢的现象。当目标函数为光滑强凸函数时，现有加速算法的步长严格依赖于目标函数条件数，使得步长充分小时才能保证算法收敛，而算法收敛速度与步长正相关，从而导致了算法收敛速度较慢。针对小步长导致加速算法收敛速度慢的问题，考虑目标函数为二次函数时的分布式优化问题，提出了隐式Euler加速分布式优化算法。由理论分析可知算法Im-DGD的步长与χ无关，并且是原算法步长的近χ倍，其中χ>1是目标函数条件数。实验结果表明，所提出的算法Im-DGD在二次函数情形下实现了较原算法更快的收敛速度。
11. Converter-based Moving Target Defense Against Deception Attacks in DC Microgrids——刘孟祥 浙江大学
With the rapid development of information and communications technology in DC microgrids (DCmGs), the deception attacks, which typically include false data injection and replay attacks, have been widely recognized as a significant threat. However, existing literature ignores the possibility of the intelligent attacker, who could launch deception attacks once obtaining necessary information by exploiting zero-day vulnerabilities or bribing insiders, to affect the system in an unforeseeable manner. In this paper, based on the observation that the primary control law of the power converter device in DCmGs is usually programmable, we propose a novel converter-based moving target defense (CMTD) strategy by proactively perturbing the primary control gains to defend against deception attacks. First, we study the impact of perturbing the primary control gains on the voltage stability in DCmGs and provide explicit conditions for the perturbation magnitude and frequency under which the voltage stability can be ensured. Then, we investigate the improved detectability against deception attacks under CMTD and present sufficient conditions under which these attacks can be detected. Finally, we conduct extensive Matlab Simulink/PLECS based simulations and systematic hardware-in-the-loop based experiments to validate the effectiveness of CMTD.
12. 基于双端事件触发机制的网络化控制系统模糊动态输出反馈控制——张坤朋 东北大学
对于整个网络化控制系统（NCSs）而言，无论是传感器至控制器网络通道，还是控制器至执行器网络通道，其中一条通道产生网络阻塞，导致网络信号的延迟和丢失都会对NCSs产生不利的影响。因此，我们探究了同时在传感器至控制器网络通道和控制器至执行器网络通道设计离散事件触发机制，从而避免两条通道中出现网络冗余或网络阻塞。我们将这种事件触发机制称为双端事件触发机制。经研究，由于双端事件触发机制会产生两个不同的时延，在设计状态反馈控制器时，两种时延产生叠加，这种混杂时延增加了设计状态反馈控制器的难度，然而动态输出反馈控制器由于其结构特点正好可以避免时延叠加，有利于稳定性的分析。因此，我们基于双端事件触发机制设计了模糊动态输出反馈控制器保证NCSs的稳定性。
13. 数据驱动下的网络化控制系统分析综合——王信 北京理工大学
给出基于数据的网络化控制系统稳定性分析及其控制器设计方法。采用基于周期采样的动态事件触发传输策略，与传统的时间触发与事件触发策略相比，能在保证系统稳定特性的情况下，减少网络中数据的传输，节约通信资源。在系统模型未知的情况下，无需系统辨识，仅使用收集到的输入-状态数据联合设计事件触发参数以及控制器参数。为避免事件触发所需的连续或周期性检测，降低计算负担以及额外检测设备成本，进一步设计数据驱动的自触发策略。最后，利用数值仿真检验设计方法的有效性。
