混沌通信近年来受到来自各个领域的越来越多的关注。本论文主要内容涉及混沌通信关键技术的研究。其中包括:1)混沌通信中符号同步的研究;2)分数阶动力学系统中的混沌信号研究;3)混沌通信信道的自适应均衡研究;4)混沌通信系统中的噪声干扰抑制研究。 本文的主要创新之处可概述如下: 1.混沌通信中符号同步的研究。 DCSK中的符号信息是用两个相位相同或相位相反的混沌载波信号来传输的,符号之间的同步决定了相关器的判决。而且通过无线联接的两个通信系统的时钟不可能完全同步,接收机的滞后时间也不可能刚好是采样时钟的整数倍。对此,本文针对这一问题基于Hopfield神经网络优化算法,设计了一个可变分数延迟滤波器。该滤波器用于逼近理想的分数延迟滤波器,具有较高的精度,因此能有助于提高DCSK通信系统的符号同步性能。 2.分数阶动力学系统中混沌信号研究。 本文研究了一个具有分数阶超混沌动力学特性的全互联细胞神经网络,该网络的阶数为3.95阶。利用分数阶动力学系统具有比整数阶系统更为复杂、丰富的动力学特性,以及具有随机性和不可预测性等优点,为混沌通信系统提供了一个新的信号源,该信号源为提高保密通信系统的抗截获、抗破译能力提供了新的可能。 3.混沌通信信道的自适应均衡研究。 本文提出了一种前馈神经网络的快速FBP学习算法,并分析了该算法的全局收敛特性、计算复杂度以及收敛速度。该算法解决了BP算法本身存在的局部极小点和收敛速度较慢等问题。在此基础上,针对混沌道信号在具有衰落和多径干扰的非理想信道中传输亟待解决的信道均衡问题,设计了一个多层感知器神经网络均衡器,利用提出的FBP算法来