5G-TSN系统下的高精度时间同步

第五代移动通信系统(the fifth generation communication system, 5G)与时间敏感网络(time sensitive networking, TSN)集成的5G-TSN系统需要实现高精度的时间同步。为此，提出一种多波束联合的定时同步算法提高同步信号检测成功率，实现高精度5G-TSN时间同步。首先，根据多个波束间的时域关系计算波束间同步信号块的互相关的组合，求出期望作为门限值；然后，利用超过门限值的若干波束进行互相关叠加峰值计算最大峰值对应的时域索引，并完成主同步信号定时同步；最后，利用时频域结合地方式对传播时延进行估计以减少同步误差。仿真结果表明，采用基于多波束联合的定时同步算法，相比传统算法，相关峰值更加显著，能有效地提高定时同步成功率。     

具有S-分布延时和脉冲控制的一类神经网络的鲁棒同步

具有脉冲的神经网络作为一种典型的混合系统在图像处理、模式识别、优化控制等实际工程中有广泛的应用.在这些应用中,要求神经网络具有鲁棒同步性质.因此,神经网络的鲁棒同步性研究受到许多学者的关注.本文将不确定非线性耦合函数引进到一般类神经网络中,通过构造适当的Lyapunov函数和运用一些不等式分析技术,研究了具有S-分布延时和脉冲控制的神经网络的鲁棒同步性质,得到了保证网络具有一般脉冲鲁棒同步的一个实用条件.     

基于正交信道的双M-ary扩频通信方案

针对传统系统中伪码资源缺乏以及同步实现较困难等方面的问题,提出一种新的双M-ary扩频通信系统方案,该系统采用两条正交支路传输信息,其中在同相支路上采用M-ary双正交扩频调制,在正交支路上采用CPSK扩频调制。该方案能够利用信息自身扩频调制准确实现同步,不需要额外提供同步资源。仿真结果表明,它与传统M-ary扩频方案性能相一致,但在传输比特信息时,它只需约四分之一的传统M-ary扩频的条数,有效地节省了扩频码资源。     

一种基于混沌序列定位的跳频盲水印算法

对基于混沌序列定位的跳频盲水印算法进行了研究.采用跳频技术,利用描述图像自身特征的分形维数对图像块进行分类.根据图像块的种类决定水印嵌入的频带,将图像块的分类信息和一维混沌映射的初始条件作为密钥,由产生的混沌序列确定水印在频带中嵌入的位置,再通过系数关系比较的方法嵌入水印信息.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩及各种人为恶意攻击条件下具有很好的鲁棒性.采用跳频技术和混沌序列定位增强了该算法的安全性.     

基于自适应同步辨识四维超混沌系统所有参数

本文解析地证明了采用较少的时间序列和适当的自适应同步方法,可实现四维超混沌系统所有参数的精确辨识。模拟了只用两个时间序列就可以对四维超混沌系统的所有参数进行精确辨识。该方法使用的控制器简单,需要的时间序列少,且具有很强的鲁棒性。     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.     

一类加随机扰动的Tent-Map数字混沌序列研究

提出了一类加随机扰动的Tent-Map,克服了周期性和不稳定性的缺点.用软件仿真,研究了所加随机扰动的幅度对数字混沌序列特性的影响.结果表明,随机扰动的幅度只有达到合适的值,才能得到性能优良的扩频码.     

非线性耦合Hindmarsh-Rose神经元同步迁移

研究了Hindmarsh-Rose神经元在非线性耦合作用下的同步问题,进一步讨论了非线性耦合与线性耦合作用下同步的迁移,采用灰度图的方式表示出Laypunov指数,判定了混沌系统的同步;然后给定暂态过程值,通过计算误差函数给出二级耦合下线性耦合与非线性耦合同步参数区域,发现非线性耦合对线性耦合有比较强的调制作用.     

面向空气信道传播的DCT域音频数字水印算法

提出了一种基于双DCT变换的音频数字水印算法,通过选取首次DCT变换后的DCT域低频系数,对其再次进行DCT变换,得到双DCT域系数.通过修改双DCT域系数,实现水印的嵌入,并且嵌入量较大.实验结果显示,该算法隐藏效果好,对30%的重采样攻击和MP3压缩攻击具有很好的鲁棒性.而且,该算法能够适用于面向空气信道传播的场景,误码率可控制在1.2%～6.5%之间.     

带有时滞(向量)函数的复杂动态网络的同步

讨论了节点含有两类时变时滞,网络结构完全未知时的不确定动态网络模型的同步问题.其中两类时滞分别为:时滞函数和时滞向量函数.首先给出这两个新模型,然后,基于Lyapunov稳定性理论和局部线性化等知识,设计了复杂网络同步的自适应控制器,给出了一些网络同步的充分条件,并且给出了不确定动态网络的参数估计法.最后,数值结果表明...