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第1章 混沌与通信 1

1.1引言 1

1.2混沌 3

1.3混沌的定量描述 3

1.3.1连续时间混沌系统的李雅普诺夫指数 3

1.3.2离散时间混沌系统的李雅普诺夫指数 5

1.3.3 Kolmogorov熵 5

1.3.4吸引子的维数 6

1.4混沌的属性 7

1.5混沌通信 8

1.5.1传统的扩频通信 8

1.5.2混沌扩频 9

1.5.3混沌同步 9

1.6混沌通信系统 11

1.6.1混沌掩盖通信 12

1.6.2混沌扩频通信 13

1.6.3混沌键控通信 15

1.6.3.1 CSK通信 15

1.6.3.2 COOK通信 17

1.6.3.3 DCSK通信 17

1.6.3.4 FM-DCSK通信 19

1.6.3.5 QCSK通信 19

1.6.4混沌参数调制通信 20

第2章 自适应滤波 21

2.1引言 21

2.1.1滤波 21

2.1.2最优线性滤波器 22

2.1.3自适应滤波器 23

2.2卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波算法 25

2.2.1卡尔曼滤波算法 25

2.2.2扩展卡尔曼滤波算法 28

2.3最小均方自适应滤波算法 29

2.4 FIR自适应滤波算法及其改进 31

2.4.1 FIR自适应滤波算法 31

2.4.2改进的自适应滤波算法 33

2.5无先导卡尔曼滤波器 34

2.5.1 UKF算法 34

2.5.2 UKF算法的收敛性分析 36

2.5.3实验确认 39

2.6噪声混沌信号的滤波方法 42

2.6.1 EKF滤波方法 42

2.6.2 基于UT的滤波方法 44

2.6.3仿真结果 45

2.6.3.1混沌系统参数时不变 45

2.6.3.2时变混沌系统 46

2.6.3.3混沌系统参数突变 47

第3章 自适应解调器设计 49

3.1混沌调制/解调原理 49

3.2参数建模 50

3.2.1混沌信号的建模方法 50

3.2.2基于混沌的AR模型的辨识 51

3.2.3消息信号建模 52

3.2.4计算机仿真 53

3.2.4.1源消息信号 53

3.2.4.2仿真结果 54

第4章 盲信道均衡器设计 61

4.1盲信道均衡 61

4.2无线通信信道的特性及其建模 63

4.3计算机仿真 64

4.3.1多径衰落信道——恒参信道模型 65

4.3.2多径时变衰落信道——时变信道模型 66

4.4回波消除器设计 68

4.4.1回波消除原理 68

4.4.2仿真结果 69

4.5基于UKF算法的盲信道均衡 72

4.5.1问题公式化 72

4.5.2基于卡尔曼滤波器的盲均衡算法 73

4.5.3无先导变换与盲均衡 74

4.5.4仿真结果 75

4.5.4.1多径衰落信道——常数信道模型 75

4.5.4.2多径时变衰落信道——时变信道模型 77

4.6基于粒子滤波器的盲信道均衡 79

4.6.1状态空间模型与递推贝叶斯估计 79

4.6.2序贯蒙特卡罗方法 81

4.6.3粒子滤波器 81

4.6.4信道模型 83

4.6.5实验结果 84

4.6.5.1多径衰落信道——常数信道模型 84

4.6.5.2多径时变衰落信道——时变信道模型 85

4.6.6混沌调制系统的盲均衡 85

4.7基于双扩展卡尔曼滤波器的盲信道均衡 87

4.7.1 MIMO混沌系统 87

4.7.2双扩展卡尔曼滤波器 88

4.7.3仿真结果 91

4.7.3.1常数信道模型 91

4.7.3.2时变信道模型 93

第5章 基于混沌参数调制的多进制数字通信 95

5.1引言 95

5.2基于参数调制的多进制数字混沌扩频方案 95

5.2.1基于参数调制的二进制数字混沌扩频系统 97

5.2.2基于参数调制的四进制数字混沌扩频系统 102

5.3仿真和性能分析 102

5.3.1不同扩频因子下的BER性能比较 103

5.3.2二进制数字扩频系统的BER性能比较 104

5.3.3四进制数字扩频系统的BER性能比较 104

第6章 基于相轨迹分割算法的多进制数字通信 107

6.1引言 107

6.2多进制混沌扩频通信方案 107

6.2.1发送端 107

6.2.2接收端 108

6.2.3混沌信号检测原理 109

6.2.3.1轨迹区域提取 110

6.2.3.2混沌信号的同相检测 111

6.2.3.3混沌信号的反相检测 111

6.3仿真和性能分析 112

6.3.1无噪声污染环境 112

6.3.2噪声污染环境 113

6.3.3仿真结果 114

第7章 参数分多址的混沌通信方案 117

7.1引言 117

7.2问题公式化 118

7.3反馈型无先导卡尔曼滤波器 119

7.4仿真结果 122

7.4.1两用户通信 122

7.4.1.1混沌系统参数时不变 122

7.4.1.2二进制参数调制 122

7.4.1.3 M元参数调制 124

7.4.1.4多用户通信 124

第8章 应用粒子滤波器实现混沌通信 127

8.1引言 127

8.2通信方案 127

8.3粒子滤波器与混沌同步 129

8.4仿真与性能比较 130

8.4.1混沌同步 131

8.4.2性能比较 133

第9章 正交调制的混沌通信方案及其实现 135

9.1引言 135

9.2基于混沌的正交调制方案 136

9.2.1正交基函数的产生 136

9.2.2单用户数字通信 137

9.2.3多用户数字通信 139

9.3仿真结果 140

9.4系统级实现 143

9.4.1系统时钟的分频 144

9.4.1.1偶数分频电路的实现 144

9.4.1.2奇数分频电路的实现 145

9.4.2载波信号的产生 148

9.4.3发送模块设计 149

9.4.4接收模块设计 150

9.4.5 Simulink的功能时序仿真 151

9.4.6 Modelsim的RTL级仿真 151

9.4.7资源占用和时序约束分析 153

第10章 基于逆向迭代的混沌信号的分离方法 155

10.1引言 155

10.2混沌信号的分离方法 155

10.2.1分离方法 155

10.2.2数值仿真 158

10.3噪声环境下混沌信号的分离 158

10.3.1两个混沌信号的分离 158

10.3.2比较结果 159

10.4误差分析及性能改进 159

10.4.1误差分析 159

10.4.2噪声门限效应 160

10.4.3多分支算法 161

10.5多个混沌信号的分离 162

第11章 基于逆向迭代的非相干检测及混沌数字通信 163

11.1引言 163

11.2基于调制初值的混沌通信 163

11.3利用逆向迭代实现初值估计 164

11.4仿真结果 165

11.4.1二进制混沌数字调制系统的性能 165

11.4.2四进制混沌数字调制系统的性能 166

11.4.3参数误配 166

第12章 线性混合的混沌信号的盲分离 169

12.1盲信号分离概述 169

12.1.1一般盲信号处理问题 169

12.1.2瞬时盲源分离问题 169

12.2盲信号分离的潜在应用 170

12.2.1“鸡尾酒会”问题 170

12.2.2数字通信系统 170

12.3线性混合的混沌信号的瞬时盲分离方法 170

12.3.1问题的由来 170

12.3.2数学模型及分离条件 171

12.3.3分离方法 172

12.4仿真结果 173

12.4.1无噪声条件下混沌信号的分离 174

12.4.1.1两个logistic映射的分离 174

12.4.1.2两个Henon映射的分离 174

12.4.1.3 Logistic和Henon映射的分离 175

12.4.2混沌信号与噪声的分离 176

12.4.3噪声条件下混沌信号的分离 176

12.4.3.1白噪声情况下的信号分离 176

12.4.3.2低信噪比环境下的信号分离——Ⅰ 178

12.4.3.3低信噪比环境下的信号分离——Ⅱ 179

第13章 盲信号分离方法在混沌保密通信中的应用 181

13.1混沌保密通信 181

13.2盲分离与欠定问题 181

13.3加密与解密 182

13.3.1加密 183

13.3.2解密 183

13.4数值仿真 184

13.4.1源信号为logistic和Henon映射 184

13.4.2噪声环境下源信号为logistic映射 186

第14章 基于H.264的视频混沌密写方法 189

14.1信息隐藏和互联网时代的信息战 189

14.2密写与密写分析的概念和基本要求 190

14.2.1密写 190

14.2.2密写分析 192

14.3数字密写和密写分析研究的国内外概况 193

14.4混沌密写算法 194

14.5算法简介 195

14.6混沌加密方案 196

14.7密写方案 197

14.7.1密写算法 198

14.7.2性能分析 200

14.8仿真结果与分析 204

第15章 基于分数阶傅里叶变换域特征的盲密写分析 207

15.1引言 207

15.2特征提取 208

15.2.1分数阶傅里叶变换 208

15.2.1.1分数阶傅里叶变换的基本定义 208

15.2.1.2二维离散分数阶傅里叶变换 209

15.2.2提取DFRFT域特征 209

15.3基于多类支持向量机盲密写分析 211

15.3.1支持向量机与多分类 211

15.3.1.1支持向量机 211

15.3.1.2基于SVM的多分类问题 214

15.3.2基于支持向量机的盲密写分析 216

15.4仿真分析 217

15.5小结 218

第16章 基于混沌和分数阶傅里叶变换的数字水印算法 219

16.1引言 219

16.2 DCT域水印算法简介 220

16.2.1 DCT数字水印算法的优点 220

16.2.2 DCT域水印算法的一般流程及相关问题 220

16.3基于混沌和分数阶傅里叶变换的水印嵌入算法 221

16.3.1水印预处理 221

16.3.2幅度谱水印嵌入 222

16.3.3水印提取 222

16.4仿真结果 223

16.4.1图像质量 223

16.4.2抗攻击性能分析 224

16.5小结 225

第17章 一种混沌神经网络和动态联想记忆 227

17.1引言 227

17.2混沌神经网络的建模 227

17.2.1单个神经元模型 227

17.2.2网络模型 228

17.3网络的动力学特征分析 229

17.4网络联想记忆 230

参考文献 233

索引 252

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