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混沌细胞神经网络的自适应同步及其在保密通信中的应用

Adaptive Synchronization for Chaotic Cellular Neural Networks and Its Application in Secure Communication
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摘要 针对具有时变时滞和扰动的混沌细胞神经网络的同步问题,提出一种自适应同步方法。利用Lyapunov稳定性理论、Barbalat引理和自适应控制方法,给出易于实现的自适应同步控制律,实现了误差系统的全局渐近稳定。所得自适应同步控制律具有一定的鲁棒性。最后利用混沌掩盖技术将研究结果应用到保密通信中。数值仿真结果表明,该方法所设计的自适应控制律具有良好的控制效果。 In this paper, aiming at problem of synchronization for perturbed chaotic cellular neural networks with time-varying delay, introduce a self-adaptive synchronization method. Using the Lyapunov stability theory, the Barbalat lemma and self-adaptive synchronization control method, we get an easy realized adaptive synchronization control law to realize the global asymptotical stability of the error system. The control law has the better robustness. And the method is used to secure communication by chaos masking. The simulation result verifies the effectiveness of the synchronization method.
出处 《兵工自动化》 2012年第6期50-53,共4页 Ordnance Industry Automation
基金 2009年国家自然科学基金"(多)时滞和非光滑混沌系统的控制 (反)同步及应用"(60974136)
关键词 混沌同步 细胞神经网络 LYAPUNOV稳定性理论 Barbalat引理 自适应同步 混沌遮掩 chaotic synchronization cellular neural networks Lyapunov stability theory Barbalat lemma adaptive synchronization chaos masking
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参考文献13

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二级参考文献45

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