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        一個(gè)新三維混沌電路設(shè)計(jì)及其同步控制*

        2022-08-20 01:39:22閆少輝施萬林宋震龍王爾童黃羿博
        關(guān)鍵詞:同步控制復(fù)雜度線性

        閆少輝,施萬林,宋震龍,王爾童,孫 溪,黃羿博

        (1.西北師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730070; 2.甘肅省智能信息技術(shù)與應(yīng)用工程研究中心,甘肅 蘭州 730070)

        1 引言

        自1963年氣象學(xué)家Lorenz[1]發(fā)現(xiàn)了第一個(gè)混沌吸引子以來,混沌理論的研究和應(yīng)用在非線性科學(xué)領(lǐng)域獲得了極大發(fā)展?;煦缈梢杂煞蔷€性微分方程的簡單數(shù)學(xué)模型產(chǎn)生,其不可預(yù)測性和高度偽隨機(jī)性等特性使其在保密通信中得到了廣泛應(yīng)用[2,3]。因此,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)具有理想特性的混沌系統(tǒng)具有非常重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

        在Lorenz系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,國內(nèi)外研究人員相繼提出了一系列新的混沌系統(tǒng)。例如,陳關(guān)榮教授發(fā)現(xiàn)的Chen系統(tǒng)具有與Lorenz類似但拓?fù)洳坏葍r(jià)的新型混沌吸引子[4];2002年,呂金虎等人[5]提出了Lorenz系統(tǒng)與Chen系統(tǒng)之間的臨界系統(tǒng),并將其命名為Lü系統(tǒng)。近年來,在上述系統(tǒng)的基礎(chǔ)上也有許多新的混沌系統(tǒng)不斷被提出。文獻(xiàn)[6]提出了一個(gè)新的三維自治混沌系統(tǒng),該系統(tǒng)方程包含多個(gè)非線性項(xiàng),而在物理實(shí)現(xiàn)中,二次非線性和常數(shù)項(xiàng)需要乘法器和直流偏置電壓來實(shí)現(xiàn),使得電路變得復(fù)雜。文獻(xiàn)[7]提出了一個(gè)三維連續(xù)混沌系統(tǒng),該系統(tǒng)在x-y平面上的吸引子與Lü系統(tǒng)的相同,其吸引子關(guān)于z軸對稱。因此,設(shè)計(jì)電路簡單但動力學(xué)行為復(fù)雜的混沌系統(tǒng)成為了當(dāng)前的研究重點(diǎn)。

        混沌保密通信一直以來都是非線性科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),而混沌同步是實(shí)現(xiàn)混沌保密通信的關(guān)鍵。近年來,人們相繼提出了一系列混沌同步控制方法。文獻(xiàn)[8]在新構(gòu)建的四維超混沌系統(tǒng)和四維超混沌Chen系統(tǒng)之間設(shè)計(jì)了廣義同步控制器,從而實(shí)現(xiàn)了廣義同步。文獻(xiàn)[9]應(yīng)用主動控制同步法和自適應(yīng)控制同步法來設(shè)計(jì)各自不同的控制器,使得響應(yīng)系統(tǒng)和驅(qū)動系統(tǒng)達(dá)到同步。文獻(xiàn)[10]利用自適應(yīng)控制方法實(shí)現(xiàn)了衍生系統(tǒng)之間的同步以及非衍生系統(tǒng)之間的同步。盡管上述文獻(xiàn)都較好地實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)之間的同步,但也導(dǎo)致系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更復(fù)雜,電路實(shí)現(xiàn)更困難。因此,簡化電路結(jié)構(gòu),研究控制精確且規(guī)則限制少的同步方法將變得尤為重要。

        本文基于Bao系統(tǒng)[11]構(gòu)建一個(gè)新的三維混沌系統(tǒng)。不同于經(jīng)典Bao系統(tǒng),新系統(tǒng)產(chǎn)生的混沌吸引子均不對稱,系統(tǒng)具有更復(fù)雜無序的混沌特性和新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。通過對該系統(tǒng)的動力學(xué)特性研究,結(jié)合不同參數(shù)下的Lyapunov指數(shù)譜和分岔,分析不同參數(shù)對該混沌系統(tǒng)的影響,證明該系統(tǒng)具有豐富的混沌特性。此外,通過計(jì)算譜商SE(Spectral Entropy)復(fù)雜度和C0復(fù)雜度,為電路參數(shù)配置提供了一種直觀有效的方法。同時(shí),在Multisim軟件上對系統(tǒng)電路進(jìn)行設(shè)計(jì)與仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)值仿真結(jié)果相一致。最后,通過非線性反饋與線性反饋同步控制方法分別實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的同步,數(shù)值仿真與電路仿真結(jié)果驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性。

        2 新系統(tǒng)模型與動力學(xué)特性分析

        2.1 新混沌系統(tǒng)模型

        本文根據(jù)Lü系統(tǒng)和Liu系統(tǒng)[5]的構(gòu)建模式,在Bao系統(tǒng)的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)新的三維混沌系統(tǒng)。新混沌系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型如式(1)所示:

        (1)

        其中,a,b,c,d為系統(tǒng)參數(shù)。當(dāng)選取系統(tǒng)參數(shù)a=20,b=14,c=11,d=5,變量x,y,z的初始值為 (1,1,1)時(shí),利用Matlab對混沌吸引子進(jìn)行了數(shù)值模擬。時(shí)間步長設(shè)置為0.01 s,時(shí)間長度設(shè)置為50 s。圖1a為三維空間吸引子及其在不同平面上的投影圖。由圖1a可見,系統(tǒng)(1)的吸引子軌跡關(guān)于坐標(biāo)軸均不對稱,并且其軌跡在特定區(qū)域存在遍歷性[12],說明該系統(tǒng)具有新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。圖1b為3個(gè)變量的時(shí)間序列,其時(shí)域波形都是非周期的。圖1c為系統(tǒng)在y=0上的Poincare截面,其軌跡為一條沒有閉合的線段且具有自相似的分形結(jié)構(gòu)[13],說明系統(tǒng)是混沌振蕩的。通過0-1測試,得到呈不規(guī)則分布的p-s運(yùn)動軌跡,如圖1d所示,計(jì)算可得漸近增長率K的值為0.996 3 (K≈1),表明系統(tǒng)具有混沌特性。

        Figure 1 Dynamic behavior of the new chaotic system圖1 新混沌系統(tǒng)的動力學(xué)行為

        2.2 耗散性與平衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析

        對于構(gòu)建的新系統(tǒng) (1),有如式(2)所示的等式:

        (2)

        其中,V表示相位體積,當(dāng)a=20,b=14,c=11,d=5時(shí),divV=-a+c-d=-14<0,所以系統(tǒng)是耗散的,并且以指數(shù)形式 dV/dt=e-14t收斂 ,即當(dāng)t→∞時(shí),系統(tǒng)軌道的所有體積元都會以指數(shù)e-14收縮到0。因此,相空間軌線經(jīng)過多次折疊和拉伸其運(yùn)動軌跡最終會固定在一個(gè)吸引子上,說明吸引子是存在的。

        令非線性系統(tǒng)模型(1)的右邊等于0,如式(3)所示:

        (3)

        求解式(3),可得系統(tǒng)有3個(gè)平衡點(diǎn):P0=(0,0,0),P1=(12.155,-15.470,35.714)和P2=(-9.069,11.542,35.714)。系統(tǒng) (1)在平衡點(diǎn)P0處的雅可比矩陣如式(4)所示:

        (4)

        由此可以推導(dǎo)出特征方程如式(5)所示:

        P0(λ)=λ[(a+λ)(c-λ)+db](d+λ)=0

        (5)

        當(dāng)選取參數(shù)a=20,b=14,c=11,d=5時(shí),由式(5)可得,系統(tǒng) (1)在平衡點(diǎn)P0=(0,0,0)處的特征根為:λ11=-5,λ12=18.309,λ13=-27.308。由于特征值λ11和λ13為負(fù)實(shí)數(shù),λ12為正實(shí)數(shù),這種具有2個(gè)穩(wěn)定流形和1個(gè)不穩(wěn)定流形的匯合點(diǎn)稱為鞍點(diǎn)[14],因此P0是一個(gè)在二維空間中不穩(wěn)定的鞍點(diǎn)。

        將系統(tǒng)在平衡點(diǎn)P1處線性化,其雅可比矩陣如式(6)所示:

        (6)

        令det(J-λE)=0,解其特征根為:λ21=-30.2,λ22,23=8.1±6.74i。由于λ21為負(fù)實(shí)數(shù),且λ22和λ23均是實(shí)部為正的共軛復(fù)數(shù),因此平衡點(diǎn)P1為不穩(wěn)定的鞍焦點(diǎn)。同理,在平衡點(diǎn)P2處,求其特征根為:λ31=-31.9,λ32=4.3,λ33=13.61。由于特征值λ31為負(fù)實(shí)數(shù),λ32和λ33為正實(shí)數(shù),因此平衡點(diǎn)P2為不穩(wěn)定的鞍點(diǎn)。

        2.3 系統(tǒng)參數(shù)對動力學(xué)特性的影響

        隨著系統(tǒng)參數(shù)的變化,系統(tǒng)將處于不同的混沌狀態(tài)并呈現(xiàn)出不同的動力學(xué)行為[15]。固定系統(tǒng)參數(shù)a=20,b=14,d=5,變量x,y,z初始值設(shè)為 (1,1,1),選取系統(tǒng)參數(shù)c作為分岔參數(shù),當(dāng)c在 (4,16)內(nèi)變化時(shí),系統(tǒng)(1)的Lyapunov指數(shù)譜和關(guān)于變量x的分岔情況如圖2所示,其中,L1,L2和L3為Lyapunov指數(shù)譜。

        Figure 2 Lyapunov exponent and bifurcation diagram with parameter c varying in the range of (4,16)圖2 參數(shù)c在(4,16)內(nèi)變化的Lyapunov指數(shù)譜與分岔圖

        由圖2可見,系統(tǒng)存在著各種脫離混沌的分岔路徑,在路徑中存在混沌與周期的復(fù)雜交替,但混沌帶中依然夾有一些周期窗口。當(dāng)c在 (4,16)內(nèi)變化時(shí),系統(tǒng)從倍周期開始脫離混沌。同時(shí),參數(shù)c取不同值時(shí)的吸引子相圖如圖3所示,當(dāng)c=15時(shí),系統(tǒng)為極限環(huán),當(dāng)c=14.8時(shí),系統(tǒng)為二周期,當(dāng)c=14.6時(shí),系統(tǒng)為四周期,當(dāng)c=14時(shí),系統(tǒng)為混沌振蕩。此時(shí)系統(tǒng)的最大Lyapunov指數(shù)大于0。

        Figure 3 Attractor phase diagram with different values of parameter c 圖3 參數(shù)c取不同值時(shí)的吸引子相圖

        固定系統(tǒng)參數(shù)a=20,b=14,c=11,變量x,y,z初始值為 (1,1,1),選擇d作為分岔參數(shù),當(dāng)d在(0,12)內(nèi)變化時(shí),圖4給出了變量x對應(yīng)的Lyapunov指數(shù)譜與分岔圖。由圖4可見,該系統(tǒng)的軌道在這一部分有很多不同的周期和混沌跳躍,并且系統(tǒng)也是從倍周期開始脫離混沌,說明 Lyapunov指數(shù)譜和分岔圖有較好的一致性。此外,圖5顯示了吸引子的相圖,詳細(xì)展示了從周期到混沌的演化過程。當(dāng)d分別取6,8.6,9.6和10時(shí),系統(tǒng) (1)從混沌振蕩(圖5a)開始,到四周期振蕩(圖5b),到二周期振蕩(圖5c),再到極限環(huán)(圖5d)。

        Figure 4 Lyapunov exponent and bifurcation diagram when parameter d changes within (0,12)圖4 參數(shù)d在(0,12)內(nèi)變化時(shí)的Lyapunov指數(shù)譜與分岔圖

        Figure 5 Attractor phase diagram with different values of parameter d 圖5 參數(shù)d取不同值時(shí)的吸引子相圖

        Figure 6 System complexity with the change of parameter c圖6 參數(shù)c變化時(shí)系統(tǒng)的復(fù)雜度

        2.4 SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度分析

        系統(tǒng)復(fù)雜性測度對混沌系統(tǒng)動力學(xué)分析具有重要意義,大量研究表明,混沌系統(tǒng)的復(fù)雜度越高,越適合用于保密通信[15,16]。SE復(fù)雜度反映了傅里葉變換域的無序狀態(tài),譜越平坦,其SE復(fù)雜度越大,說明時(shí)間序列的復(fù)雜性越高。C0復(fù)雜度也是基于離散傅里葉變換,但它反映序列中不規(guī)則的比例[17,18]。計(jì)算系統(tǒng)的SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度與圖3中的Lyapunov指數(shù)譜和分岔圖中所使用的參數(shù)c相對應(yīng),如圖6所示,當(dāng)系統(tǒng)處于周期振蕩時(shí),對應(yīng)的SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度較小,說明此時(shí)系統(tǒng)復(fù)雜度較低。當(dāng)系統(tǒng)處于混沌狀態(tài)時(shí),對應(yīng)的SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度較大,此時(shí)系統(tǒng)復(fù)雜度較高。由此可見,系統(tǒng)復(fù)雜度與Lyapunov指數(shù)譜和分岔圖的變化趨勢相一致。

        系統(tǒng)隨參數(shù)d變化的復(fù)雜度如圖7所示。從圖7可以看出,系統(tǒng)的SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度與圖4的Lyapunov指數(shù)譜和分岔圖的變化趨勢相一致,當(dāng)d大于9時(shí),系統(tǒng)處于周期振蕩,SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度較小,此時(shí)系統(tǒng)的復(fù)雜度較低。當(dāng)選取的參數(shù)d使得系統(tǒng)處于混沌振蕩時(shí),對應(yīng)的SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度較大,此時(shí)系統(tǒng)復(fù)雜度較高,即系統(tǒng)的混亂性越高。因此,SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度圖可以提供一種直觀、有效的參數(shù)配置方法。

        Figure 7 System complexity under the change of parameter d圖7 參數(shù)d變化時(shí)系統(tǒng)的復(fù)雜度

        在實(shí)際應(yīng)用中,SE復(fù)雜度和C0復(fù)雜度的混沌圖可以更好地為參數(shù)的選擇提供依據(jù)。圖8給出了參數(shù)c和d同時(shí)變化時(shí)SE復(fù)雜度與C0復(fù)雜度的混沌圖,在復(fù)雜度混沌圖中,顏色越深表示復(fù)雜度越高。在保密通信領(lǐng)域,復(fù)雜度越高表示隨機(jī)性越大,序列恢復(fù)的難度越大。因此,混沌系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中,應(yīng)盡可能地增加其復(fù)雜性,以保證擴(kuò)頻系統(tǒng)具有良好的抗干擾性和較強(qiáng)的抗截獲性。在圖8中,選擇混沌程度較高的參數(shù)時(shí),應(yīng)考慮圖中間與左邊的參數(shù),而沿右邊界的參數(shù)對任意的敏感程度較強(qiáng),應(yīng)盡量避免。

        Figure 8 Chaos diagram of the system complexity with the changes of parameters c and d圖8 參數(shù)c、d同時(shí)變化時(shí)系統(tǒng)的復(fù)雜度混沌圖

        3 系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)與仿真

        為了驗(yàn)證該混沌系統(tǒng)的動態(tài)特性,本文利用Multisim軟件對其電路進(jìn)行設(shè)計(jì)與仿真。電路采用3554AM運(yùn)算放大器和AD633乘法器實(shí)現(xiàn),供電電壓設(shè)為±15 V。為了便于該系統(tǒng)在實(shí)際電路中實(shí)施,對其進(jìn)行時(shí)間尺度變換,令τ=100t得:

        (7)

        根據(jù)基爾霍夫電路定律,系統(tǒng)的電路狀態(tài)方程表示如式(8)所示:

        (8)

        將式(8)與式(7)進(jìn)行比較,令C1=C2=C3=10 nF,可以得到其電阻參數(shù),R1=R2=50 kΩ,R3=100 kΩ,R4=10 kΩ,R6=90.9 kΩ,R7=71.4 kΩ,R11=100 kΩ,R5=R8=R9=10 kΩ,R10=R12=200 kΩ,電路原理如圖9所示。根據(jù)所設(shè)計(jì)的電路和給定的元件參數(shù)進(jìn)行Multisim仿真,在虛擬Tektronix示波器上可以觀察到相圖,如圖10所示,電路實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)值仿真結(jié)果相一致,證實(shí)系統(tǒng)是準(zhǔn)確的。

        4 混沌系統(tǒng)同步控制

        混沌因其不可預(yù)測性和高度偽隨機(jī)性在保密通信領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[19,20]。利用混沌的時(shí)間復(fù)雜性和表面隨機(jī)性,可以將要傳輸?shù)男畔㈦[藏在混沌信號中,然后在接收端采用混沌同步技術(shù)獲取有用信息[21,22]。本文采用非線性反饋與線性反饋2種方法實(shí)現(xiàn)2個(gè)混沌系統(tǒng)的同步,并對線性反饋同步電路進(jìn)行了仿真。響應(yīng)系統(tǒng)具有與驅(qū)動系統(tǒng)相同的電路結(jié)構(gòu),但其初始值不同。隨著時(shí)間的推移,2個(gè)相同的混沌系統(tǒng)可以在其狀態(tài)變量之間實(shí)現(xiàn)并保持同步。

        Figure 9 Circuit schematic圖9 電路原理圖

        Figure 10 Circuit simulation experiment results圖10 電路仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        4.1 非線性反饋同步控制

        設(shè)系統(tǒng)(1)為驅(qū)動系統(tǒng),加入控制項(xiàng)后的響應(yīng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型如式(9)所示:

        (9)

        (10)

        由此可將原同步問題轉(zhuǎn)化為誤差系統(tǒng)式(10)在原點(diǎn)(0,0,0)處的漸進(jìn)穩(wěn)定性問題。

        定理1對于驅(qū)動系統(tǒng)(1)與響應(yīng)系統(tǒng)(9),若取系統(tǒng)的非線性控制律如式(11)所示:

        (11)

        證明將控制律式(11)代入誤差系統(tǒng)式(10)得:

        (12)

        構(gòu)造如式(13)所示的Lyapunov函數(shù):

        (13)

        將式(13)分別沿著誤差向量e求導(dǎo),并結(jié)合式(10),得:

        (14)

        利用Matlab軟件進(jìn)行數(shù)值仿真,設(shè)驅(qū)動系統(tǒng)(1)的初始值為:x(0)=1,y(0)=2,z(0)=3,響應(yīng)系統(tǒng)(9)的初始值為:x1(0)=4,y1(0)=5,z1(0)=6,控制器參數(shù)取k=-13,則該混沌系統(tǒng)同步時(shí)驅(qū)動和響應(yīng)系統(tǒng)的狀態(tài)變量隨時(shí)間的變化情況與系統(tǒng)誤差收斂曲線如圖11所示。

        Figure 11 Timing diagram and error curve of system synchronization圖11 系統(tǒng)同步的時(shí)序圖與誤差曲線

        仿真結(jié)果顯示,所設(shè)計(jì)的非線性反饋控制律可以使驅(qū)動系統(tǒng)(1)與響應(yīng)系統(tǒng)(9)達(dá)到同步。但是,上述所設(shè)計(jì)的非線性反饋控制器比較復(fù)雜,在電路實(shí)現(xiàn)方面較為不易,如何進(jìn)一步簡化控制律結(jié)構(gòu)與優(yōu)化系統(tǒng)同步方法就顯得極為重要。由于線性反饋控制同步電路簡單且在物理實(shí)現(xiàn)上較為容易,故下面采用線性反饋控制方法,通過系統(tǒng)的最大Lyapunov指數(shù)來確定控制參數(shù)的取值范圍,從而達(dá)到該系統(tǒng)的同步控制,并對其設(shè)計(jì)電路仿真實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證此方法的可行性。

        4.2 線性反饋同步控制

        基于線性反饋同步方法,當(dāng)選取系統(tǒng)參數(shù)a=20,b=14,c=11,d=5時(shí),在式(1)上加入控制項(xiàng)后將其設(shè)為響應(yīng)系統(tǒng),其數(shù)學(xué)模型如式(15)所示:

        (15)

        其中k為線性控制參數(shù)。令e1=x1-x,e2=y1-y,e3=z1-z,則誤差系統(tǒng)方程可由式(15)減去式(1)得到,如式(16)所示:

        (16)

        設(shè)驅(qū)動系統(tǒng)的初始值為:x(0)=1,y(0)=1,z(0)=1,響應(yīng)系統(tǒng)的初始值為:x1(0)=10,y1(0)=10,z1(0)=10,取步長T=0.01,由數(shù)值計(jì)算可得,系統(tǒng)的最大Lyapunov指數(shù)LEmax=2.487≈2.5。根據(jù)線性反饋同步控制機(jī)理[23,24],當(dāng)取控制參數(shù)k>LEmax時(shí),采用線性反饋控制方法,可以使混沌系統(tǒng)達(dá)到同步??刂茀?shù)k取不同值時(shí)的同步誤差曲線和時(shí)域波形如圖12所示。

        Figure 12 Numerical simulation of system synchronization圖12 系統(tǒng)同步數(shù)值仿真

        由數(shù)值仿真結(jié)果可得,當(dāng)k=2時(shí),驅(qū)動系統(tǒng)與響應(yīng)系統(tǒng)不同步;當(dāng)k=2.5時(shí),驅(qū)動系統(tǒng)與響應(yīng)系統(tǒng)經(jīng)過一段時(shí)間后最終達(dá)到同步;當(dāng)k=3.5時(shí),驅(qū)動系統(tǒng)與響應(yīng)系統(tǒng)經(jīng)過短暫時(shí)間后達(dá)到同步。由上述可得,當(dāng)k大于系統(tǒng)最大Lyapunov指數(shù)時(shí),誤差曲線最終收斂于0,時(shí)域波形也達(dá)到同步,并且當(dāng)k越大時(shí),達(dá)到同步所需要的時(shí)間越短。相比文獻(xiàn)[6]中的耦合同步,根據(jù)最大Lyapunov指數(shù)能夠更精確地控制混沌系統(tǒng)同步。

        為了驗(yàn)證上述理論分析與數(shù)值仿真的正確性,在Multisim軟件上對其進(jìn)行同步電路仿真實(shí)驗(yàn),由圖9可得,C4=C5=C6=10 nF,R14=90.9 kΩ,R15=71.4 kΩ,R19=50 kΩ,R20=50 kΩ,R21=100 kΩ,R22=200 kΩ,R23=100 kΩ,R24=200 kΩ。同步電路原理如圖13所示。相比文獻(xiàn)[23]中的同步控制電路,此控制電路減少了一組反相比例放大電路,使得電路更加簡單、易實(shí)現(xiàn)。

        Figure 13 Simulated circuit diagram of synchronous circuit圖13 同步電路仿真電路圖

        當(dāng)R29=R39=R44=500 kΩ時(shí),k=2;當(dāng)R29=R39=R44=400 kΩ時(shí),k=2.5;當(dāng)R29=R39=R44=285 kΩ時(shí),k=3.5。當(dāng)k取不同值時(shí),相應(yīng)的狀態(tài)變量的相圖如圖14所示,同步時(shí)x1-x2的時(shí)域波形相重合,并且其相圖為一條通過原點(diǎn)的直線。而且隨著k值的增大,2個(gè)混沌系統(tǒng)達(dá)到同步時(shí)所用到的時(shí)間越少,由此可見電路實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)值仿真結(jié)果一致,證明了此方法的可行性。

        Figure 14 Simulation results of chaotic synchronization circuit圖14 x1與x2同步仿真實(shí)驗(yàn)相圖

        5 結(jié)束語

        本文根據(jù)Bao系統(tǒng)的構(gòu)建模式,提出一個(gè)新的三維混沌系統(tǒng)。對新系統(tǒng)的吸引子相圖、Poincare截面、0-1測試以及Lyapunov指數(shù)譜與分岔圖等基本動力學(xué)特性進(jìn)行了研究分析,結(jié)果表明該系統(tǒng)具有新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和更為復(fù)雜無序的混沌特性。此外,通過計(jì)算譜熵(SE)復(fù)雜度與C0復(fù)雜度,為電路參數(shù)的選取提供了一種直觀有效的方法。利用Multisim軟件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)電路,仿真結(jié)果證實(shí)了理論分析與數(shù)值仿真的正確性。最后,采用非線性反饋與線性反饋控制方法實(shí)現(xiàn)了該混沌系統(tǒng)的同步,給出了系統(tǒng)線性同步控制參數(shù)的范圍,使得同步控制更加精確與嚴(yán)謹(jǐn),并通過數(shù)值仿真與電路實(shí)驗(yàn)證實(shí)了此方法的有效性。但是,該方法在保密通信領(lǐng)域中的應(yīng)用還有待進(jìn)一步研究,并且其硬件電路還有待實(shí)現(xiàn)。

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