一种基于混沌序列的短时猝发水声通信方法

传统的水声通信发射信号持续时间长,隐蔽性差和抗干扰能力差。文中设计了一种短时猝发的扩频通信方法,用优选后的混沌序列作为多进制扩频通信的伪随机序列,并将同步信号和数据信息分别放置在不同的子通道上,极大地压缩了发射信号时长。仿真结果表明该方法能大大提高水声通信的抗扰和隐蔽性能。     

统一混沌系统的脉冲鲁棒镇定

对统一混沌系统的鲁棒镇定问题进行了分析，采用脉冲控制方法对该类系统进行控制，利用Lyapunov函数得出受不确定扰动的统一混沌系统鲁棒镇定的充分条件，并且用数值仿真说明得到的充分条件是有效的。     

混沌CDMA系统中多址干扰分析

以logistic混沌扩频序列为例，对混沌扩频序列的多址干扰进行了分析，在用户信号之间完全异步的条件下，采用新的估值算法，推出混沌扩频序列的误码率表达式，指出混沌扩频序列长度、用户数及误码率的关系。领导 具结果表明，在混沌扩频序列长度有限的情况下，用户数偏少时，实际的误码率比用高斯估值法计算的误码率略大一些。     

小波自适应阈值的混沌去噪方法*

为了提高小波分析方法在混沌去噪中的自适应能力,对不同尺度下的小波信号设定调节因子,根据混沌序列关联维的大小确定最优阈值。为了提高寻优效率,采用遗传算法全局自适应搜索最优阈值。利用该方法对Lorenz混沌时间序列进行了去噪分析,结果表明所提方法是非常有效的。     

基于混沌神经网的海上无线通信资源算法设计

在现代海上通信领域,基于无线技术的应用领域越来越多,如海上探测﹑目标侦查以及调度都需要利用无线资源进行数据传输,而海上无线资源十分紧张,所以如何对有限无线资源进行合理的分配是保障海上无线通信各种业务质量的关键。现有的无线资源算法普遍存在复杂度较高,并且最终计算结果与最优解之间还有一定的空间。本文研究了现有的海上无线资源优化算法,提出了基于混沌神经网络海上无线资源优化算法,并给出仿真结果。     

支持向量机的水声信号分类识别

研究水声信号识别特征的提取,在此基础上采用支持向量机理论,提出了一种水声信号的分类识别算法.该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证.结果表明,支持向量机的分类算法能实现对目标的有效分类,分类效果较好,比较适合小样本、非线性分类.     

基于小波包分析的混沌信号消噪研究

由于混沌是一种貌似随机的确定性信号,具有宽频谱的特征,传统的方法不能有效滤除混沌信号中的噪声,文章应用小波包分析方法实现了这一目标。同时,根据混沌信号在各个频段上的能量分布具有"涨落"的特征,提出了一种确定阈值的新标准。研究结果表明,新的阈值标准既能够保证原信号中的有用信息不会出现严重泄露,又能够实现有效去噪。     

OceanInfo平台中舰船操纵运动控制研究

针对 OceanInfo平台中的舰船运动控制,研究舰船在航向保持中的混沌运动及其控制问题。基于 PID控制方法的简单性和有效性,应用 PID控制进行平台中的舰船混沌运动的有效控制和航向保持,对其控制参数难以确定的问题,提出改进的动态混沌粒子群优化（PSO）算法进行控制器参数整定并进行仿真实验。实验结果表明：本文提出的改进优化算法能够实现 PID参数的优化整定,其结果能够更为有效地进行舰船航向保持及混沌运动控制,且方法简单、容易编程实现。