基于T-S模糊模型的离散混沌系统的模糊控制

针对一类离散混沌系统,对其进行Takagi-Sugeno(T-S)模糊建模,利用并行分布补偿算法(PDC),以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出系统稳定的充分条件,并通过求解一系列LMI给出控制器增益的设计方法,然后利用最优控制算法设计相应的模糊控制器,对整个系统进行控制,最后采用上述两种控制方法对Henon系统进行了模糊控制.仿真结果表明,对于Henon系统而言,PDC方法和最优控制方法都可以使得系统稳定到零不动点,但是PDC方法存在控制速度更快的特点.     

基于超混沌系统自适应广义函数投影滞后同步的保密通信

本文研究了一种基于广义函数投影滞后同步的保密通信方案。广义函数投影滞后同步指的是驱动系统的输出滞后于响应系统,同时两者的输出信号比值是一个确定的函数比例矩阵。首先提出一种基于超混沌系统广义函数滞后同步的保密通信方案,在发送端,有用信号被调制到Lorenz-Stenflo (LS)系统的第四个状态变量上。基于自适应控制方法,设计了相应的控制器,使得Lorenz-Stenflo (LS)和L?超混沌系统渐进同步。最后,有用信号可以从输出端提取出来。数值仿真验证了该方案的有效性。     

基于自适应滑模控制的混沌同步及数值仿真

由于混沌运动的不稳定性,及其长期发展趋势的不可预见性,控制和利用混沌就成了混沌研究的关键.文章以Lorenz系统为例研究了混沌系统的同步问题,设计了一种自适应滑模变结构的控制器,使用该控制器,混沌系统可以在短时间内实现同步.利用Simulink仿真工具进行数值模拟,从驱动系统和响应系统的同步曲线和误差曲线上证明这种同步方法是有效可行的.     

基于脉冲控制理论的时滞混沌系统同步技术研究进展

基于脉冲控制理论的时滞混沌系统同步的保密通信方案具有更高的保密性、更大的信息处理能力和存储容量,具有更强的鲁棒性等优点,应用的前景巨大。深入分析了理想环境和复杂环境下时滞混沌系统脉冲同步控制技术的研究现状,指出了其目前存在的问题和发展趋势。     

联合SA-PSO和PDA在传感器配准中的应用

对含有系统误差的测量进行配准是准确进行数据关联的前提.实际中,许多不确定性因素导致系统误差,使其演化模型难以建立,从而导致传统配准方法不再适用.为此,提出一种基于优化SA-PSO(simulated annealing particle swarm optimization)的配准算法.由于传感器监视空域经常受到杂波的影响,在利用SA-PSO优化算法对系统误差进行配准时,不仅要考虑外界因素所引发系统误差的不确定性问题,还要考虑目标多个量测的归属问题.基于此,提出一种联合改进退火粒子群优化和概率数据关联的算法SA-PSO-PDA(simulated annealing and particle swarm optimization and probability data association),它综合考虑系统误差的随机性、寻优的最佳化和目标量测的多样性.仿真结果表明了所提算法具有可行性,且能较好地寻优系统误差参数.     

基于自适应和多混沌系统的彩色图像压缩加密算法

为了保护彩色图像信息的安全并便于保存和传输,提出了一种基于自适应和多混沌系统的彩色图像压缩加密算法.该算法首先利用量子混沌系统对按8×8分块后的整个图像进行置乱.然后,进行图像的RGB分离并转换为YCrCb,对YCrCb分量分别进行DCT变换和量化,再利用猫映射对量化后的YCrCb分量进行置乱,最后根据彩色图像自身的像素分布特征获取初始值,以DC系数和AC系数矩阵各行的均值作为操作数对Logistic-sine复合混沌系统进行扰动产生密钥,利用初始值和密钥自适应地改变DC系数和AC系数并进行多轮扩散.理论分析和仿真实验表明,该算法具有足够大的密钥空间,压缩加密效果好、安全性高,可以广泛地应用于多媒体数据的保密通信.     

带材非对称巨磁阻抗效应理论建模及数值计算

非对称巨磁阻抗效应具有高灵敏度的磁场响应。对于具有内部非晶软磁层和表面结晶层的带材,其非对称巨磁阻抗效应的传感建模是个复杂问题。本文针对这一问题,采用有效偏置场描述表层和内层之间的耦合作用,通过求解Landau-Lifshitz动力学方程和线性Maxwell方程得到器件的对角和非对角电压,并计算结晶层厚度变化时的磁场特性正反向工作区间和灵敏度。计算结果与实验基本相符,表明所建模型是可靠有效的。它对研制高灵敏度和宽工作区间的磁传感器具有指导意义。     

基于时间控制加密与区块链的招投标系统模型研究

目前的招投标活动存在标书泄密、篡改与证伪等问题.为此,提出一种基于时间控制加密与联盟链(区块链三大分支之一)的招投标系统模型.该模型采用时间控制加密技术解决标书泄密的问题,采用联盟链技术解决标书篡改和证伪问题,同时针对联盟链技术在应用时产生的区块结构与共识算法问题给出解决方案.安全分析与实验测试表明,该模型能够安全高效地解决上述问题.     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。