分布式传感器网络在环境监测、机器人协同工作、无人机编队飞行等民用和国防领域具有广泛的应用。在分布式传感器网络中，由于不同技术和部件之间的互联，以及传感器等智能体之间的互联，传输的数据容易受到攻击，从而导致传感器网络的运行遭到破坏。为了能够有效地抵御外部恶意数据注入的影响，本文设计了一种带有攻击检测的分布式滤波算法。该攻击算法可以有效识别虚假信息，维持系统安全运行。同时，考虑到攻击检测器的引入会使传感器节点所消耗的能量大幅增加，继而在传感器网络中增加了通信触发机制，对部分不重要数据的传输进行限制，以此减少系统的能量消耗。综上，本文针对注入式攻击和能量受限问题，设计了一种分布式滤波算法，实现了对目标分布式安全估计的同时尽可能地减少传感器节点能量的消耗。主要工作如下：
　　1、分布式传感器网络的测量攻击检测算法及分布式滤波设计
　　为了改善注入式攻击下传感器网络的分布式滤波性能，针对具有测量噪声和输入噪声的目标系统，本文设计了一种带攻击检测的分布式滤波算法。通过对传感器节点先验测量数据与实际测量数据之间测量残差的研究，得出判断传感器节点是否遭受注入式攻击的阈值条件，从而去除遭受攻击的数据，进而设计一致性信息滤波算法，保证估计系统正常运行。
　　2、带测量攻击检测和事件触发通信机制的分布式滤波算法设计
　　针对传感器网络的分布式卡尔曼滤波问题，一方面引入测量攻击检测机制，排除受攻击的异常数据；另一方面在攻击检测的基础上增加事件触发通信机制，进而设计一致性卡尔曼滤波算法，并分析算法的稳定性。各传感器节点仅当最近一次传播的安全数据明显偏离当前安全数据时，才传输其本地信息至邻居节点，从而降低了网络中的通信带宽，提高了能源效率，延长了网络寿命。
　　3、分布式传感器网络的传输信道攻击检测算法及分布式滤波设计
　　通过对邻居节点传输的最近一次判断无攻击的数据进行备份更新，从而获取邻居最新数据与备份更新数据的变化幅度，以此对攻击进行检测。此外，建立数据融合标志位，当邻居节点备份数据过度偏离时，便在此次数据融合中放弃该邻居节点备份数据的使用，转而利用本地数据进行替换。基于信道攻击检测器设计一致性信息滤波算法，实现对目标的分布式安全估计。