基于粒子群算法自適應逆控制混沌同步研究.pdf

1、由于混沌具有對初始條件極端敏感、似噪聲、連續(xù)寬頻譜等特性，近年來在保密通信等領域得到了深入的研究和廣泛的應用。但是，目前混沌控制和混沌同步理論并不成熟，還有很多理論和技術上的問題需要解決。針對目前混沌同步研究中存在的一些問題，本文以連續(xù)和離散混沌系統(tǒng)為研究對象，通過對混沌同步理論、混沌同步方法及其應用等相關問題的研究，為混沌同步及其應用提供理論方法和擴充理論基礎。 首先，針對粒子群優(yōu)化算法(PSO)易陷入早熟陷阱的缺點，本文提出

2、改進型粒子群優(yōu)化算法(MPSO)和蜜蜂進化型粒子群優(yōu)化算法(BEMPSO)。本文對五個典型的測試函數(shù)分別用不同的粒子群優(yōu)化算法進行了優(yōu)化仿真實驗，并對實驗結果進行了比較和分析，得出BEMPSO具有很好的收斂性。這些理論的研究將為本文以后章節(jié)的研究提供有力的研究依據(jù)。 其次，為了實現(xiàn)連續(xù)和離散混沌系統(tǒng)建模，將分層遞階蜜蜂進化型粒子群優(yōu)化(DDBEMPSO)算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，給出了基于DDBEMPSO的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的設

3、計方法和基于DDBEMPSO的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的設計方法。通過連續(xù)和離散混沌映射時間序列預測的仿真實驗，得出分層遞階蜜蜂進化型粒子群優(yōu)化方法提高了搜索效率，克服了早熟現(xiàn)象，提高了收斂性，取得了較好的仿真結果。 再次，針對混沌信號受到信道噪聲的影響，難以很好的達到同步問題，基于自適應逆的原理設計了自適應逆控制器，引入到混沌同步，對系統(tǒng)中存在的擾動和噪聲進行了消除，取得了很好的效果。自適應逆控制對于消除信號中的噪聲具有最優(yōu)性，非

4、常適合在混沌同步中應用。并采用此方法對噪聲干擾的離散混沌系統(tǒng)和連續(xù)混沌系統(tǒng)同步仿真研究，對比利用DDBEMPSO優(yōu)化RBFNN和CNN用于辨識和控制離散混沌系統(tǒng)同步數(shù)字仿真，可知對離散混沌系統(tǒng)來說，采用CNN結構構造辨識器和控制器比采用RBFNN結構構造辨識器和控制器性能更優(yōu)越。 最后，詳細地介紹了基于混沌同步的振幅隱蔽調(diào)制保密通信原理，并對自適應逆控制的振幅隱蔽調(diào)制離散混沌同步步驟加以說明。分別以Logistic映設和Lore