CNN混沌特性分析及其在CDMA扩频码中的应用

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在移动通信飞跃发展的今天,如何增大系统的容量、提高通信质量成为了核心的问题,而CDMA 蜂窝通信系统以其巨大的通信容量倍受关注。在CDMA 扩频通信中,扩频随机码的选取是核心和关键。由于混沌信号的复杂随机性,使用混沌系统进行扩频通信有良好的应用前景。混沌序列因为其良好的随机性和数量巨大,成为研究的焦点。混沌是一种现象和行为,而神经网络是一种特定计算模式的拓扑结构,它们有自身的特征,但也有共同的规律,即非线性动力学特性。细胞神经网络(CNN)是一种局部互连的面向大规模集成电路(VLSI)实现的人工神经网络,它是一种非线性动态系统。在一个简单的CNN 系统中就会有有趣的分形现象以及复杂的混沌动态特性出现。本文研究了CNN 其联接权参数的调节与网络的动力学行为之间的关系,计算机仿真结果表明,通过改变网络的某些参数,可以实现对网络动态行为的控制,且在很大的参数范围内,网络表现为混沌行为。利用CNN 的这种混沌行为,在一个CNN 系统中如果设定合理的参数,就可以产生混沌。对输出的模拟混沌信号进行过采样和最优量化,可得到性能优良的扩频序列。因其性能优越,容量巨大,所以对未来超大容量的扩频通信系统十分有用,前景广阔。本文介绍了一种用四阶CNN 混沌系统产生的多值随机码,并提出了一种多功能序列产生电路。实验表明,这种多值混沌码随机性能良好,能够很好的满足大容量的CDMA 通信系统的要求,从而为扩频通信找到了一种新的扩频序列的实现方法。
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