基于混沌的扩频通信

针对混沌信号具有的随机性、宽带性、似噪声以及对初始条件的极端敏感性的特点，本文用混沌序列取代扩频通信系统中的伪随机码，在提出并实现一种混沌网络同步化法的基础上，实现了语音、文字和图像的码分多址的扩频通信。用Ｌｏｒｅｎｚ混沌系统对同步和通信的仿真结果表明了本文所述方法的有效性和可靠性。进一步指出了这种通信方式具有简便性和自然的保密性的优点。

基于经验模态分解的生命信号提取算法

穿墙生命探测雷达系统中,传统的基于快速傅里叶变换(FFT)的生命信号提取算法不能有效处理非平稳信号,且易受呼吸谐波干扰.为此,文中提出了一种从时域上提取生命信号的新方法.首先应用经验模态分解(EMD)将雷达接收信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用反映生命信号结构特征的IMF分量从时域上分别重构呼吸与心跳信号.仿真结果表明,所提出的新方法能避免呼吸信号谐波对心跳信号的干扰,因而能更加精确地提取心跳信号.

功率平衡理论在研究非线性电路与混沌中的进展

根据功率平衡理论,将谐波分析法建立在每一谐波成分要遵守复功率守恒的基础上,通过分析电路中的能量变化来研究动态电路的非线性振荡特性,这是非线性电路与混沌领域的一个新的研究课题.文中对与此相关的研究成果进行了介绍和总结——阐述了基波平衡分析法和主谐波平衡分析法及其应用情况,说明了周期解必然是单基频振荡,指出非单基频振荡是产生混沌的必要条件而双主谐波振荡揭示了混沌的内在本质属性;文中还就功率平衡理论在应用中的一些问题进行了讨论.

利用前馈神经网络计算Lyapunov指数

Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数是混沌动力学系统的重要不变量．用基于前馈神经网络的自适应快速学习算法计算混沌动力学系统的全部Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数．结果表明，本算法在有限的样本点及出现外部噪声的情况下，是非常可靠的．

基于神经网络的盲图像恢复

1 引言图像恢复是图像处理学中的一个重要领域,其主要目的是利用退化图像的某种先验知识来重建或恢复原图像。图像的退化模型可表示为: Y=HX+N (1)其中y为退化图像,H为退化模型的点扩展函数,X为原始图像,N为加性高斯白噪声。

一种基于神经网络策略的自适应混沌解调器

1 引言随着对通信服务质量和通信容量迅速增加的需要,扩频通信正越来越受到人们的重视。它的主要特征是通过自相关函数接近δ函数的伪随机码将信源信息扩展成宽带信号,接收机将接收到的扩频信号解扩以恢复信源信息。随着非线性动力学和混沌理论的成熟。

一种混沌神经网络和动态联想记忆

<正>混饨现象是非线性确定性系统中的一种内在随机过程的表现,普遍存在于自然界及人类让会中~[1]表征这种运动的基本特征量是李雅普诺夫指数(Lyspunov exponent)。当前。

基于混浊的保密通信

基于混沌动力学系统对初始条件的极端敏感性（蝴蝶效应），提出了与传统保密通信系统相比具有更加安全、简便、鲁棒的通信方案，并用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射做了仿真．该方案具有重要的实际意义．

混沌和扩频通信

混沌现象是非线性决定性系统的一种内随机过程，其信号具有随机性，并有很宽的连续频谱．提出了基于混沌的扩频通信及与之相应的快速网络同步方案．以Ｌｏｒｅｎｚ系统为例，仿真实现了诸如低信噪比的语音、文字和图象的码分多址通信．结果表明，该方案具有极强的抗干扰能力，尤其是抗多径干扰的能力．此外，它对于信息有很强的保密性，码序列的产生非常简单，也能根据需要取任意码长．

蔡氏电路的仿真研究

本文简要介绍了蔡氏电路及其描述它的正规化状态方程，接着介绍了蔡氏电路的仿真算法-四阶龙格-库塔算法，并用MATLAB编程语言对该非线性微分方程组进行编程。仿真结果表明本文的算法简洁、通俗易懂，可以作为非线性电路教学的辅助工具。

混沌通信系统中基于跟踪策略的非相干检测(英文)

提出了一个新颖的跟踪器来重构发射的混沌信号 .它是基于一个修改的径向基函数神经网络 (RBF) ,并配合一个用于跟踪在有参数变化的噪声混沌信号的学习算法 .该跟踪器被用于混沌的移相键控数字通信系统的非相干解调 .当蔡氏电路用在混沌发生器时 ,仿真结果证实了提出的方法在跟踪和解调方面的能力 .

用B-样条小波变换生成新的汉字字形

基于三次B样条小波构造曲线的优点,生成新的汉字字形.它首先将字形轮廓线转换成B样条曲线,用小波变换分解曲线的控制点为不同层次的细节与低层次控制点(曲线),这些细节代表汉字字形的某些特征,改变某些层次上的细节,通过小波变换中的合成过程恢复字形,能得到一种新字形.

对脑干听觉诱发电位相关维数的研究

用二维延时重构技术重构了脑干听觉诱发电位（ＢＡＥＰ）时间序列，并用Ｇｒａｓｓｂｅｒｇｅｒ－ｐｒｏｃａｃｃｉａ算法计算了正常人与有听觉障碍病人的关联积分Ｃ（ｒ）．结果表明在局部线性区域，病人的关联维数Ｄ２较正常人偏高，两者的Ｄ２均不收敛．Ｍａｃｋｅｙ－Ｇｌａｓｓ方程的数值模拟表明噪声不是影响Ｄ２的根本原因．因此，ＢＡＥＰ信号不是一个稳定的混沌吸引子，Ｄ２不能作为临床识别的标准．

基于超宽带信号和地面数字电视信号的无线联合定位系统

针对基于地面数字电视信号定位系统定位范围广而室内定位精度不高的问题,将具有高抗多径效应和高定位精度的UWB技术应用到数字电视接收机中,提出基于超宽带信号和地面数字电视信号的联合定位系统方案,在利用地面数字电视信号进行户外定位的同时,通过数字电视接收机的中转作用,在室内实现用超宽带信号进行定位,使户外室内高精度的定位成为了可能。

基于Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法

为改善高阶容积卡尔曼滤波算法的滤波精度和鲁棒性,提出了一种新的基于Huber的高阶容积卡尔曼滤波算法.在采用统计线性回归模型近似非线性量测模型的基础上,利用Huber M估计算法实现状态的量测更新.进一步结合高阶球面-径向容积准则的状态预测模块构成基于Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法.重点分析了Huber代价函数的调节因子对算法跟踪性能的影响.通过对纯方位目标跟踪和再入飞行器跟踪两个实例验证了所提算法的跟踪性能优于传统高阶容积卡尔曼滤波算法.

一种水下无线传感器网络数据的盲分离算法

对海洋资源的进一步开发将会用到在水下的无线组网技术。由于水下无线传感器网络需要新型的数据传输、分离、定位以及部署技术,提出一种基于无先导卡尔曼滤波器(UKF)的海洋数据盲分离方法。该方法使用时不变的解混向量表达式作为状态方程,并用利用数据发送端的调制表达式作为观测方程。实验结果表明:本算法在常数调制、二进制调制以及M元调制的情况下都具有较好的分离效果。

基于相空间重构和奇异谱分析的混沌信号降噪

为了从被噪声严重污染的观测数据中重构混沌信号,文中提出了一种基于相空间重构和奇异谱分析的混沌信号自适应降噪方法.由于混沌信号具有类噪声特性,传统的奇异谱分析方法在处理混沌信号时难以辨识信号成分对应的奇异值数目.为此,文中通过在相空间比较混沌信号和噪声统计特性的差异来估计奇异值数,实现了自适应降噪.对计算机模拟生成的混沌信号和太阳黑子数的实际观测数据分别进行了降噪实验,结果表明:文中方法能准确地估计奇异值数目并有效地重构原混沌信号;与现有的混沌信号降噪方法相比,文中方法在噪声抑制性能上有优势,重构的相图质量也更好.

基于超宽带信号和地面数字电视信号的无线联合定位系统

针对基于地面数字电视信号定位系统定位范围广而室内定位精度不高的问题,将具有高抗多径效应和高定位精度的UWB技术应用到数字电视接收机中,提出基于超宽带信号和地面数字电视信号的联合定位系统方案,在利用地面数字电视信号进行户外定位的同时,通过数字电视接收机的中转作用,在室内实现用超宽带信号进行定位,使户外室内高精度的定位成为了可能。

一种基于混沌和分数阶傅里叶变换的图像加密算法

基于混沌及分数阶傅里叶变换,提出一种对灰度图像的加密算法,并对算法进行仿真实现,结果表明该加密算法加密速度快,效果良好,密钥空间大,具有较强的实用性。

基于龙格库塔算法和可编程门阵列技术的混沌系统实现

提出了使用硬件描述语言(HDL)在现场可编程逻辑门阵列器件(FPGA)上实现二阶龙格库塔法产生混沌信号的一种新方法.首先,根据二阶龙格库塔算法分解求解连续混沌系统,得到一个迭代求解过程;其次,使用HDL描述状态机实现该迭代过程,输出数字混沌序列;最后,将数字混沌序列输出至高速数模转换器(DAC),可观察到模拟混沌信号.给出了网格状多卷波混沌系统和经典Lorenz系统上的具体实现步骤和相应结果.结果表明,此方法具有一定的普适性,可用于其它混沌系统的混沌信号产生,且消耗FPGA资源不多,具有很强实用性.