一种改进的混沌掩盖通信方法

提出了一种适合较大功率信息信号的混沌掩盖通信方法。在该方法中,注入到发射系统的信号是信息信号与一个自适应控制器的误差。同时,将信息信号直接叠加在发射的混沌信号中驱动接收系统。在接收端,另一个自适应控制器维持收发系统的混沌同步并恢复出信息信号。由于同步误差与信息信号无关,从而在增大信息信号功率的同时允许其频率与混沌信号的频率相当。理论分析和数值模拟的结果表明,该方法不但增强了低维混沌系统的通信保密性,而且极大地改进了接收端的信噪比。     

混沌扩频序列的优选算法及其系统性能研究

为了获得多址通信中优良的伪随机特性码组,提出了一种混沌序列的优选算法。通过对混沌系统迭代结果的截断和量化处理,根据扩频序列的理想特性和多址干扰指数,给出了优化混沌序列码组的具体步骤,并对传统的Gold序列和多种混沌序列的码组性能作了比较和分析。对DS/CDMA系统性能的仿真结果表明,优选混沌扩频序列的相关性能优于传统的伪随机扩频序列,有利于解决CDMA移动通信中的抗多址干扰及多用户检测等关键问题,从而使混沌扩频系统的抗干扰能力和抗破译能力得到增强。     

多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用

研究多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用问题。以BP网络和混沌理论为基础,提出了一种在隐层中包含混沌神经元的多层混沌神经网络。XOR问题实验得出:该混沌神经网络能有效地强化网络的非线性和学习效率。鉴于城市交通流具有明显的混沌特性,将该混沌神经网络应用于城市交通流的预测。对广东江门市某路口交通量的预测结果显示出:采用该混沌神经网络,预测误差一般可以控制在10%以下(或左右)。该网络还可以应用于其他混沌系统的预测和控制。     

混合混沌量子进化算法

针对量子进化算法计算量大、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题, 提出混合混沌量子进化算法. 该算法采用混沌 初始化方法产生初始种群, 使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体, 降低算法的计算量; 提出混合混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力. 大量的测试表明, 与量子进化算法、实数编码量子进化算法和 混合量子遗传算法相比, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力. 大量的测试也表明, 若将混沌引入量子进化算法, 则混合混沌搜索策略的综合性能明显优于载波混沌策略, 在大多数情况下优于混沌变异策略. 本文提出的算法是惟一的每次测试 都收敛的算法, 且实现简单, 便于工程应用. 将其用于求解城市道路的交通信号配时优化问题, 实际效果令人满意.     

混沌海杂波背景下的弱信号检测

讨论了海杂波背景下的弱信号检测问题。经典的统计检测理论把海杂波作为随机信号处理的做法大大降低了信号检测的性能。利用海杂波为混沌信号这一先验知识 ,采用神经网络相空间重构的方法 ,对淹没在混沌背景下的弱信号进行检测处理 ,同时针对模型误差及不同信号形式就这一问题进行了全面分析。理论分析和仿真结果表明 ,此方法能有效地实现混沌海杂波背景下的弱目标检测 ,具有很高的改善因子。     

高频地波雷达海杂波神经网络选择集成预测

针对高频地波雷达海杂波的混沌特性,提出了一种新的海杂波神经网络集成预测方法。该方法在重构的相空间中估计所有神经网络在预测样本邻域内的预测性能和错误关联,进行神经网络的自适应选择和动态集成,实现海杂波的神经网络集成预测。在OSMAR2000高频地波雷达系统海洋目标实测数据上的测试结果表明,该方法具有较高的海杂波预测精度。     

不确定多时滞系统动态自适应神经网络控制

针对一类具有不确定多时滞的非线性系统,提出一种由时滞补偿器和动态结构自适应神经网络所构成的控制器.通过设计时滞补偿器中的参数自适应调节规律来消除多时滞对控制输入的影响,再引入动态自适应神经网络,利用其隐层神经元个数可以随着逼近误差的增大而在线增加的特点,获得满意的逼近精度,提高控制性能.最后,对时滞混沌系统进行仿真,表明该方法的有效性.     

一种基于Logistic映射的数据加密算法

针对以原文叠加确定性混沌随机序列为核心的一般混沌加密算法保密性较低的特点,提出了一种以将原文变换为混沌随机序列为核必思想的基于Logistic映射的数据加密算法。该算法采用固定字长离散化、加入扰动项的方法,将Logistic映射修正为一一映射,并实现了将"信号"变换成"噪声"的加密思路。实例演示表明该算法简便快捷,保密性高,扩展性强,具有很好的应用前景,可广泛用于军事通信保密、网络信息安全等领域。     

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.     

基于混沌同步和滤波的雷达波形设计

可匹配滤波混沌雷达系统可由低成本的模拟器件实现匹配滤波,受到广泛关注。但是该系统发射信号的带限性能不理想,信号在变换和传播过程中容易发生频谱泄露和畸变。针对该问题,提出一种基于混沌同步和滤波的波形设计方法。该方法在雷达发射端,将混沌信号频谱整形为带限信号;在接收端,利用同步和滤波恢复出混沌信号。与传统在数字域上进行信号设计的方法相比,本文方法是在模拟域上实现的,具有低成本优势。此外,在信噪比低至-20 dB时本文方法仍然有效,与直接匹配滤波相比,本文方法变换后的混沌信号匹配滤波后,最大旁瓣抬升很小。     

四维混沌系统的自适应修正函数投影同步

研究了具有未知参数四维混沌系统的修正函数投影同步问题。基于Lyapunov稳定性理论、Barbalat引理和主动控制方法,设计自适应控制器和参数更新规则,实现了该类混沌系统的修正函数投影同步。同时,将该方法用于混沌掩盖保密通信。数值仿真表明了该方法可渐近实现函数投影同步,且在保密通信中可有效恢复信息信号。     

一类混沌系统的鲁棒同步控制

基于非线性状态反馈线性化、最优控制及李雅普诺夫方法，对连续时间标量混沌信号的鲁棒同步控制进行了研究。在一定的假设条件下，得到了一个简单、性能优良的控制器，且是大范围渐近可同步的。对一个四阶自治混沌系统的仿真研究表明了该控制策略的有效性。     

一种新的交通流混沌实时快速识别方法

交通控制的实时性要求高,需要实时快速判定交通流混沌才可以实现交通流的混沌控制。由于在一个控制周期内只能获得很少量数据,交通流时间序列的样本数受到限制。然而现有的混沌识别方法由于要求样本量大,无法满足实时性要求。基于GM(1,1)模型的混沌特性提出一种新的实时快速识别交通流混沌的方法,可以在混沌之初检测到混沌。并通过理论交通流时间序列、实测交通流时间序列进行了实证分析。结果表明:只需至少4个样本点就可以在混沌产生之初精确地检测到混沌,可以很好地满足混沌检测实时性的要求。     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.     

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。     

一种新的蔡氏混沌掩盖通信方法

提出了一种传输较大幅度信息信号的混沌掩盖保密通信方法。由于信息信号的幅度可以与混沌信号相当 ,从而提高了保密通信的安全性 ,改善了解密后信号的信噪比。在接收端 ,采用一个自适应线性神经元 (Ada line)来维持收发系统的混沌同步 ,并通过逆系统恢复出信息信号。当混沌系统一定时 ,同步误差及恢复信号的精度随信息信号频率的降低而提高。以蔡氏电路为例 ,给出了理论分析和数值模拟的结果     

Linear generalized synchronization of chaotic systems with uncertain parameters

A more general form of projective synchronization,so called linear generalized synchronization(LGS)is proposed,which includes the generalized projective synchronization(GPS)and the hybrid projective synchronization(HPS)as its special cases.Based on the adaptive technique and Lyapunov stability theory,a general method for achieving the LGS between two chaotic or hyperchaotic systems with uncertain parameters in any scaling matrix is presented.Some numerical simulations are provided to show the effectiveness and feasibility of the proposed synchronization method.     

Synchronization of two 3-scroll hyperchaotic attractors using wavelet transform

1 .INTRODUCTIONChaotic synchronizationis a key technology in cha-otic secure communication, the low di mensionalchaotic systems have only one positive Lyapunovexponent ,the performance of securityis not ideal ,hyperchaotic systems have two or more than twopositive Lyapunov exponents , the performance ofsecurityisi mproved greatly ,sothe synchronizationof hyperchotic systems has arisen great inter-est[1 ~4].N-scroll( N =3,4,5...)attractor is akind of hyperchaotic attractor ,the method of g…     

基于递阶粒子群方法的RBF网络自动设计

针对径向基函数网络（RBFN）的结构和参数难以同时优化及粒子群不同结构的粒子飞跃困难问题,提出一种维数自适应变化递阶粒子群方法,同时完成对网络的结构和参数自动优化设计。此方法中,粒子群编码采用二进制和十进制相结合的混合形式,二进制表示网络隐层神经元的数量,十进制编码表示网络参数,每个粒子在不同代的飞翔维数由当前代最好粒子的适应度和粒子到目前为止的最好适应度及粒子群处于两个最好位置时的有效维数确定。适应度函数引导粒子向小规模和小误差方向运动。通过对函数建模和混沌时间序列的预测实验,验证了方法的有效性。

Abstract：

In order to solve difficulties optimizing the structure and the parameters of RBFN simultaneously and flying among particles with different dimension,a hierarchical particle swarm optimization （PSO） with adaptive dimension was proposed to design structure and parameters of radical basis function neural networks （RBFN） automatically.In the method,the number of hidden layer for RBFN is coded by binary,and parameters are coded by decimal,the dimensions of the flying particle is determined by the best position of current generation and the best position that the particle derived so far and effective dimensions of the two best positions.Furthermore,the swarm will incline to small scales and small error by choosing a special fitness function which takes account factors of structure and parameters of RBFN.Simulation results with function approximation and prediction of chaotic time sequence demonstrate that the proposed method is efficient.     

Linear generalized synchronization of chaotic systems with uncertain parameters

A more general form of projective synchronization, so called linear generalized synchronization （LGS） is proposed, which includes the generalized projective synchronization （GPS） and the hybrid projective synchronization （HPS） as its special cases, Based on the adaptive technique and Lyapunov stability theory, a general method for achieving the LGS between two chaotic or hyperehaotic systems with uncertain parameters in any scaling matrix is presented. Some numerical simulations are provided to show the effectiveness and feasibility of the proposed synchronization method.