类噪声混沌编码在图像联想记忆中的应用研究

提出了类噪声索引 (key)产生的一般方法 ,利用帐篷函数的混沌过程作为类噪声索引的确定性生成器 ,以代数的形式完成了图像信息的存储和恢复。仿真实验表明 ,采用类噪声混沌编码的方法 ,自联想模型 (或异联想模型 )在一次自联想 (或异联想 )、部分输入图像信息和带一定噪声的输入图像信息时均可完成正确的联想记忆功能。     

随机数发生器的噪声模型与快速仿真

在随机数发生器设计过程中,采用Spice虽然能对模拟电路进行比较精确的仿真,但耗时太久,同时它的数据处理工作也非常繁琐,不易进行统计分析。为了解决这一问题,在分析了一个分段线性映射的、决定论混沌的随机数发生器的基础上,根据它的混沌公式提出了基本的仿真原理。为了提高仿真的准确性,针对CMOS电路中主要的噪声,即MOS管的热噪声与闪烁噪声,建立了二种噪声仿真模型。在分析电路行为的同时,逐步提出了采用MATLAB/Simulink的随机数发生器单元电路模型,然后建立了随机数发生器系统模型,实现了快速计算过程。最后给出了系统模型的仿真测试结果。     

Volterra滤波器在混响背景下信号检测中的应用

混响是主动声纳检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看作是一个非平稳的随机过程,这使得工作在白噪声条件下检测器的性能在一定程度上受到限制.关于混响背景下信号的检测问题是人们一直关注的问题,通常人们将混响视为随机信号进行建模,而忽视它的混沌特性.将混响视为混沌噪声并进行混沌建模,利用Voiterra滤波器实现混响时间序列预测,实现混响背景噪声下信号的检测,并通过仿真得到预期结果.     

基于混沌粒子群优化算法的翼伞系统轨迹规划

研究灾难环境下翼伞空投机器人系统轨迹规划问题,基于简化的翼伞系统质点模型,采用混沌粒子群优化算法对翼伞系统归航轨迹进行寻优。该方法采用非均匀B样条技术实现最优控制规律的参数化,将翼伞系统轨迹规划的最优控制问题转换成参数优化问题,进而运用混沌粒子群优化算法进行寻优计算。轨迹规划的控制曲线是光滑的,利于电机对翼伞系统的操纵伞绳实施控制。仿真结果表明,该方法对翼伞系统的轨迹规划控制是有效的。     

改进局部投影算法的混沌降噪研究

针对混沌信号降噪算法中邻域和局部噪声子空间的选取问题,提出了一种改进的非线性混沌降噪方法,即将小波理论和非线性混沌降噪算法结合起来,利用小波分析方法对相空间中的点进行初始邻域半径的估计,自适应地在相空间中选取合适的邻域点;并针对每一个小邻域进行不同的非正交投影,从而更新数据点。仿真中分别对Henon映射产生的混沌序列和实际观测的大连降雨量混沌序列进行了研究,结果证明了该方法简单可靠,且能够较好地校正相空间中点的位置,逼近真实的混沌吸引子轨迹。     

OFDM测距中的最佳轨迹匹配相噪补偿算法

近年来,正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)被广泛应用于高精度无线测距系统中。针对OFDM高精度测距系统对相位噪声非常敏感的问题,提出了基于区域量化的分级最佳轨迹匹配相位噪声补偿算法,首先根据实际相位噪声轨迹设计了基于区域量化的两级码本,然后通过分段匹配的方法在码本中选择最接近实际的相位噪声轨迹。仿真结果与分析表明所提方法在相同估计精度条件下可以有效地降低轨迹匹配复杂度,且所提算法可以有效地跟踪实际相位噪声轨迹,在保证码本覆盖范围的前提下得到了接近最优的测距精度。     

除噪技术及其在汇率数据中的应用研究

应用复杂系统理论研究了汇率混沌数据延时嵌入相空间重构方法及其伪相图的获取技术．通过嵌入空间矩阵的分解来得到混沌时序的奇异谱曲线，依此获取混沌时序的内在本质特征及判定其噪声的组成比例，将混沌数据的除噪技术用于汇率数据非线性本质特征的提取．计算结果表明：伪相图在极大程度上反映了原复杂系统的内在本质特征．这一研究对于汇率混沌数据的除噪、本质特征获取、非线性混沌模型的确立技术等都有着极其重要的理论和实际意义．     

由单变量受扰观测序列估计混沌系统敏感参数

针对高维非双曲线型混沌系统敏感参数难以估计的问题,在充分挖掘非线性系统及其观测序列本身特性的基础上,提出了一种由单状态变量受扰观测序列估计其系统敏感参数的新方法,有效的解决了由正的李雅谱诺夫指数所引起的误差扩散问题。该方法不同于常规的重影轨迹估计算法,故不受非线性系统非双曲线特性的限制,不必考虑系统对单步误差的要求。也不同于常规的序列去噪算法,因为去噪并不能得到系统的一条真实轨迹,因而无法精确估计系统的敏感参数。作为该方法的潜在重要应用,它为压缩非双曲线型混沌系统的受扰观测序列提供了一种新途径。     

Adaptive tracking control of chaotic systems

1 .INTRODUCTIONDuringthelasttwodecades,thestudyofchaoticnonlineardynamicalsystemshasbeenrapidlyexpand ed .Oneofthereasonsfortheinterestsisthatchaoticbehaviorshavebeendiscoveredinmanynonlineardy namicalsystemsinphysics ,chemistry ,biology ,en gineering ,an…     

严格反馈混沌系统标量混沌信号同步的Backstepping方法

将反向递推设计思想应用于标量混沌信号同步控制,以严格反馈系统为对象,根据混沌同步控制的特点,采用Backstepping设计方法,设计出严格反馈系统的控制器。严格反馈系统在所设计控制器的控制下,其第一个状态变量输出可以大范围渐近同步于给定的混沌系统的标量输出。理论分析与计算机模拟均证实了设计方法与控制器的有效性。     

混沌序列自适应多步预测及在股票中的应用

针对混沌时间序列自适应预测方法在多步预测中预测器系数无法调节的问题,根据混沌时间序列的短期可预测性及自适应算法的自适应跟踪混沌运动轨迹的特点,提出了一种自适应多步预测方法.在多步预测中,该方法根据已知样本得到对将来值的预测值并能自适应调节滤波器系数.仿真结果表明此方法的多步预测性能明显好于自适应预测方法的多步预测性能.将此方法应用于对股票数据的预测,得到了较好的预测结果.     

邻域自适应选取及权值平均的投影去噪方法

针对常规局部投影方法在选取邻域点和还原时间序列两方面存在的不足,基于混沌时间序列的相空间重构理论,提出了一种基于相空间重构理论的改进的局部投影非线性去噪方法。该方法在邻域范围的选取和时间序列还原两方面进行了改进。用自适应的邻域选取方法代替了常规的固定邻域范围的方法,同时用加权平均代替直接平均还原时间序列。用改进后的方法对不同初始噪声水平下的Henon时间序列和Lorenz时间序列进行仿真,比较常规方法和改进方法去噪后的信噪比,仿真结果表明提出的改进方法能够更有效地去除包含在时间序列中的噪声成分,同时又能够较好地保留原系统中的混沌特性。     

一种混沌信号噪声的抑制方法

利用局部投影算法中局部协方差矩阵存在特征值突变的现象,提出了改进的噪声抑制方法,解决了原算法中噪声空间和信号空间特征向量难以区分的问题,并运用到Henon映射混沌信号的噪声抑制中。通过仿真研究证实,在低信噪比条件下,改进后的算法与原算法相比,降低了绝对误差,提高了噪声抑制的有效性。     

无信号内干扰的降噪多用户CDSK混沌通信系统

针对传统的相关延迟键控(correlation delay shift keying, CDSK)方案误码率(bit error rate, BER)高的缺点,提出一种无信号内干扰的降噪多用户CDSK(noise reduction multiple-user CDSK)混沌通信系统。在发送端,参考信号长度为R的混沌序列复制P次所得,之后分为两路,利用Walsh码序列的正交性,使得每路中参考信号与N个信息信号之间彼此正交,并结合正交调制进一步提升数据传输速率。在接收端,接收信号利用滑动平均滤波器降低噪声方差,并进行相关解调。对该系统在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道和两径Rayleigh衰落信道中进行了BER公式推导与仿真分析,结果显示该系统能够有效地提升BER性能与数据传输速率。     

无信号内干扰的降噪多用户CDSK混沌通信系统

针对传统的相关延迟键控(correlation delay shift keying, CDSK)方案误码率(bit error rate, BER)高的缺点,提出一种无信号内干扰的降噪多用户CDSK(noise reduction multiple-user CDSK)混沌通信系统。在发送端,参考信号长度为R的混沌序列复制P次所得,之后分为两路,利用Walsh码序列的正交性,使得每路中参考信号与N个信息信号之间彼此正交,并结合正交调制进一步提升数据传输速率。在接收端,接收信号利用滑动平均滤波器降低噪声方差,并进行相关解调。对该系统在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道和两径Rayleigh衰落信道中进行了BER公式推导与仿真分析,结果显示该系统能够有效地提升BER性能与数据传输速率。     

混沌信号发生器的DSP实现

混沌信号具有噪声的统计特性,可在雷达系统中作为噪声源使用。设计了一种使用DSP产生混沌信号的电路,该电路主要由DSP、CPLD、FIFO以及DAC四种芯片组成,通过控制外部时钟,可以产生不同带宽的混沌信号,通过改变程序,可以产生混沌调幅、调频及调相信号。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于支持向量机的混沌时间序列非线性预测

提出一种新的应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性预测方法,同时利用自适应的方法对支持向量机的参数进行优化.仿真结果显示支持向量机具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度,同时还讨论了支持向量机中参数以及嵌入维数的变化对泛化误差的影响,得出的结论与统计学习理论中的VC维理论相一致.     

基于混沌载波的QAM设计

提出一种基于混沌载波的正交调幅机制-QCAM（quadrature chaos amplitude modulation），利用混沌信号非周期，带宽，以及难以预测和重构等特性代替传统QAM调制中的正弦载波。改进后的QCAM调制信号很难被截取和破解，从而提高传输信号的可靠性和安全性。另一方面，经过实验表明，在相同的传输信道和Eb/N0条件下，QCAM较QCSK具有更好的误码率特性。     

新型正交降噪CDSK通信系统

针对置换相关键控(permutation correlated shift keying, PCSK)存在信号间干扰且误码率(bit error rate, BER)较高的问题, 对其进行改进并提出了新型正交降噪相关延迟移位键控(quadrature noise reduction correlation delay shift keying, QNR-CDSK)通信系统。通过设计一种新的正交混沌信号发生器, 产生两路严格正交的混沌信号, 将这两路信号分别作为参考信号和信息承载信号并复制P次后叠加传输, 从而消除信号间干扰。随后使用滑动平均滤波器对接收信号进行滤波处理, 降低系统BER。最后在加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下推导了系统的BER, 并进行蒙特卡罗仿真验证其性能。结果表明, 与PCSK系统相比, 该系统具有更好的BER性能, 为混沌通信的实际应用提供了参考价值。     

KLT-based local linear prediction of chaotic time series

In the reconstructed phase space, based on the Karhunen-Lo`eve transformation (KLT), the new local linear prediction method is proposed to predict chaotic time series. A noise-free chaotic time series and a noise addedchaotic time series are analyzed. The simulation results show that the KLT-based local linear prediction method can effectively make one-step and multi-step prediction for chaotic time series, and the one-step and multi-step prediction accuracies of the KLT-based local linear prediction method are superior to that of the traditional local linear prediction.