计算智能在混沌通信系统中的应用研究

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1、摘要摘要混沌通信近年来受到来自各个领域的越来越多的关注。本论文主要内容涉及混沌通信关键技术的研究。其中包括:1)混沌通信中符号同步的研究;2)分数阶动力学系统中的混沌信号研究;3)混沌通信信道的自适应均衡研究;4)混沌通信系统中的噪声干扰抑制研究。本文的主要创新之处可概述如下:1.棍沌通信中符号同步的研究。DCSK中的符号信息是用两个相位相同或相位相反的混沌载波信号来传输的，符号之间的同步决定了相关器的判决。而且通过无线联接的两个通信系统的时钟不可能完全同步，接收机的滞后时间也不可能刚好是采样时钟的整数倍。对此，本文针对这一问题基于Hopfield神经网络优化算法，设

2、计了一个可变分数延迟滤波器。该滤波器用于逼近理想的分数延迟滤波器，具有较高的精度，因此能有助于提高DCSK通信系统的符号同步性能。2.分数阶动力学系统中混沌信号研究.本文研究了一个具有分数阶超混沌动力学特性的全互联细胞神经网络，该网络的阶数为3.95阶。利用分数阶动力学系统具有比整数阶系统更为复杂、丰富的动力学特性，以及具有随机性和不可预测性等优点，为混沌通信系统提供了一个新的信号源，该信号源为提高保密通信系统的抗截获、抗破译能力提供了新的可能。3.混沌通信信道的自适应均衡研究。本文提出了一种前馈神经网络的快速FBP学习算法，并分析了该算法的全局收敛特性、计算复杂度以

3、及收敛速度。该算法解决了BP算法本身存在的局部极小点和收敛速度较慢等问题。在此基础上，针对混沌道信号在具有衰落和多径干扰的非理想信道中传输巫待解决的信道均衡问题，设计了一个多层感知器神经网络均衡器，利用提出的FBP算法来电子科技大学博士学位论文优化均衡器的滤波器抽头系数。仿真分析表明其性能优于传统的LMS均衡器。4.混沌通信系统中噪声干扰抑制的研究。由于混沌信号与噪声信号在频谱上是重叠的，线性滤波器无法抑制混沌信号中的噪声干扰。本文利用了支撑矢量机的非线性分类学习能力，利用WLS-SVM降噪算法，对混沌信号进行了短期预测，以改善DCSK通信信号的噪声性能。在DCSK混

4、沌通信系统中，给定接收信号为训练样本集，首先用最小二乘支撑矢量机(LS-SVM)对样本数据进行预侧，以抑制噪声千扰。但是，LS-SVM方法只有在拟合误差为高斯分布的前提下，最小二乘代价函数才可以获得最优解，而且当噪声信号中存在较大的干扰脉冲时，可能破坏上述算法的鲁棒性。针对上述问题，’改进的WLS-SVM算法在LS-SVM的基础上得到估计误差，根据估计误差的统计分布特性获得一个加权系数，然后再求解WLS-SVM，得到优化的接收信号的估计值，达到降噪的目的。仿真结果表明，抑制噪声后的系统误码率性能得到改善。关键词:混沌通信计算智能人工神经网络支撑矢量机分数阶动力学系统符

5、号同步自适应均衡噪声抑制AbstractAbstractRecently,researchersfromvariousfieldsofscienceandengineeringhaveshownincreasinginterestintheapplicationofchaostocommunications.Inthisdissertation,wemainlypayatentiontothekeytechniquesforchaos-basedcommunicationsystems.Themaincontentsofthisdissertationinclude:

6、(1)Symbolssynchronizationusingfractionaldelayfilterforchaos-basedcommunicationsystems;(2)Chaoticsequencesinfractionalorderdynamicsystems;(3)Adaptiveequalizationforfadingchannelsofchaos-basedcommunicationsystems;and(4)Noisereductiontochaos=basedcommunicationssystem;Themainoriginalityinth

7、ispapercanbesummarizedasfollows:1.Studyonsymbolssynchronizationusingfractionaldelayfilterforchaos-basedcommunicationsystems.InDCSK,everytransmitedsymbolisrepresentedbytwosetsofchaoticsignalsamplessentintwoslots.Thefirstsamplesetservesasthereferencewhilethesecondonecarriesthedat