滑模神经网络控制下的混沌同步及保密通信应用

"本文主要探讨了基于滑模神经网络控制的混沌同步及其在保密通信中的应用。通过结合滑模控制技术和径向基函数神经网络（RBF），作者高艳辉和杨文光提出了一种解决统一混沌系统同步问题的新方法。他们设计了一个简单的单维控制器，用于控制具有不同初始条件的混沌系统实现同步。这一理论在Simulink环境中通过编写模块进行仿真，证实了其有效性和可行性。此外，他们进一步将这种方法应用于混沌保密通信中，利用混沌信号的特性对实际传输信号进行加密，确保在接收端可以由同步的混沌系统解密并恢复原始信号，从而增强了通信的安全性。" 在本文中，滑模控制是一种动态控制策略，它允许系统在不同工作模式间快速切换，以应对系统参数的变化或不确定性。滑模控制的核心思想是使系统状态趋向于一个理想的“滑动表面”，在这个表面上，系统能够实现快速、无抖动的控制。结合径向基函数神经网络，这种控制策略能够自适应地学习和调整，以适应混沌系统的复杂动态特性。 混沌系统是一种非线性动力学系统，其行为表现出高度敏感的依赖于初始条件，这使得它们在同步时面临挑战。统一混沌系统同步是指两个或多个混沌系统，尽管其初始条件不同，但经过适当的控制，它们可以达到动态一致的状态。这对于理解和利用混沌现象，以及在保密通信等领域的应用至关重要。 保密通信是利用混沌的随机性和不可预测性来加密信息的过程。在本文中，混沌信号被用作传输信号的掩码，这样在没有同步混沌系统的接收端，就无法正确解码信息，从而提高了通信的安全性。在接收端，同步的混沌系统能够解调混沌掩码，揭示隐藏的实际传输信号，实现了安全的数据传输。 文章的关键词包括统一混沌系统同步、滑模控制、神经网络和保密通信，这些关键词反映了研究的主要内容和技术手段。文章的中图分类号和文献标识码则表明了其在信息技术和通信领域的专业定位。这篇研究展示了混沌同步和神经网络控制在提升通信安全性方面的潜力，并提供了一种实用的理论框架和实现方法。