一种复合网络攻击场景下零信任智能网联车群可信协作定位方法

本发明提出一种复合网络攻击场景下零信任智能网联车群可信协作定位方法，具体包括：首先构建多车系统的运动状态模型和相对量测模型，结合IMU和UWB传感器获取车辆状态和量测信息；通过对车辆间互协方差的左右分解，实现分布式本地预测；设计综合考虑DoS、FDI及混合攻击的随机攻击模型，引入攻击概率建模，并推导状态误差协方差上界，以量化协作定位可信度并保证误差收敛；结合分布式预测与集中式更新的异构合作机制，仅由临时主控代理广播必要更新参数，降低通信负载并提升适应动态拓扑的能力。最终本发明所提出方法实现了即使在部分链路失效或恶意攻击情况下，车群仍能保持精准定位与系统稳定性。