多用户正交多级差分混沌键控通信系统

针对传统差分混沌键控(differential chaos shift keying, DCSK)采用多电平方式传输多进制信息导致误比特率(bit error rate, BER)高的缺点,提出一种多用户正交多级DCSK(multi-user orthogonal multi-level DCSK, MOM-DCSK)通信系统。该系统将传输的多进制信息映射为不同的传输系数,多个传输系数分别乘以对应的Walsh码后调制在信息承载信号上,并且通过不同的延时传输多用户信息。在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道和多径Rayleigh衰落信道中推导了系统的理论BER公式并进行了仿真分析。结果显示，该系统在传输多进制信息时拥有较好的误码性能,并且在多用户传输领域中有较好的实际应用价值。     

激光复混沌系统构建及其点乘函数投影同步

提出了一种新的激光复混沌系统及其点乘函数投影同步方法。首先,以四维激光实超混沌系统模型为基础,构建了一个新的激光复混沌系统,基于常规动力学分析方法和MATLAB仿真软件研究了系统的耗散性、平衡点、Lyapunov指数谱、相图、分叉图等基本动力学特性。研究结果表明,该系统动力学行为丰富,在一定参数下具有蝴蝶结型混沌、超混沌吸引子,非常适用于混沌加密领域。进一步,以向量点积运算为基础,定义了一种新的点乘函数投影同步方式,基于滑模控制方法实现了蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步。数值仿真验证了理论分析的正确性和有效性。     

一类离散时间复杂网络系统的输出同步

利用线性稳定性理论和Lyapunov函数方法,研究了一类离散时间复杂网络系统的输出同步问题,得到了系统输出指数同步的充分性条件,数值算例表明了方法的有效性.     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

管理委托下的双寡头博弈的复杂动力学分析

在具有指数型逆需求函数的基础上,考虑企业管理者以自身利益最大化为目标函数,建立更符合实际市场环境的古诺动态双寡头博弈模型。通过计算得到系统存在4个均衡点,并利用非线性动力学理论和Jury判据对其进行了局部稳定性分析。通过一维和二维分岔图分析了调整速度、权重系数和边际成本对系统稳定性的影响以及系统在参数变化下的演化过程;并发现了3种间歇混沌现象,结论是其为系统进行自我调节的一种方式;此外,通过吸引盆讨论了系统的多稳态性,得出初始条件的选择会影响系统最终的状态。     

可兴奋神经元的非线性动力学性质

以H-H模型为研究对象,通过改变方程中表征神经元可兴奋性的参数,用数值分析的方法考察可兴奋神经元的动力学性质.结果表明,可兴奋性控制参数越高的神经元,动作电位发生的阈值越大,所能承受的刺激范围也越大.每种神经元都有一个特定的参数域,当参数在其中变化时,神经元对于恒定刺激的反应是混沌的.     

卫星移动通信中基于前导的定时同步算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中应急数据每帧长度一般为ns级或s级不等,如果无法检测到数据帧的准确到达时刻,便有可能丢失掉整帧数据的问题,提出了一种基于OFDM符号前导的联合检测同步算法(combined detecting synchronization OFDM-based preamble,CDSOP).该算法在利用改进的发送帧前导结构完成粗定时,在粗定时的基础上对接收的数据帧进行细定时,即可完成对OFDM符号定时同步的联合检测.仿真结果表明,在卫星信道环境下,该算法在定时估计标准误差等方面表现出了较好的定时同步性能.     

一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法

为定量解决非支配解排序问题,并兼顾多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）的收敛性和多样性,提出了一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法。利用 Logistic 混沌映射优化种群的初始空间分布并融合布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）指导粒子跳出局部陷阱,以增强算法的全局寻优能力。首次提出云向量评价 Pareto 最优解集方法,采用云隶属度评价准则对粒子适应度值进行量化评价。依据云隶属度选取个体最优和群体最优,平衡全局开发与开采,进而实现外部档案维护。测试函数集 ZDT 的实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面较 MOPSO 和 NSGA-Ⅱ有一定优势。     

一种基于RTP/RTCP协议的音视频同步算法研究

提出了一种基于RTP/RTCP协议的音视频同步算法。该算法将到达接收端的音视频RTP数据包时间戳映射至一个公共的绝对时间轴上,以测算出网络传输过程中的延时误差△Ti。然后,针对接收端音视频播映不同的速度,测算数据包在缓冲区等待播映过程中的延时误差△Wi。最后以△Ti和△Wi的和作为总误差给出相应的播映策略。仿真实验结果表明,该算法的RSME低于其他同步算法,对于音视频的失步现象具有较明显的纠正效果,用户对于播映质量的满意度大幅提升。     

几种混沌布谷鸟搜索算法的优化性能比较与仿真

针对布谷鸟搜索迭代后期收敛速度慢和搜索精度不高的不足,通过将混沌优化方法嵌入到布谷鸟搜索中构建混沌布谷鸟搜索算法。新算法利用混沌序列的随机性和遍历性来改善布谷鸟搜索的优化性能。基准测试函数集的测试结果显示新算法在收敛速度和计算精度方面都得以提高。最后将所构建的算法应用到PID参数整定问题上,对比实验结果表明改进算法是可行性和有效性的。