细胞神经网络(cellular neural network，简称CNN)属于一种能够灵活实现的网络模型，具备处理单元之间的连接局部性、强实时以及连续处理能力、输出是分段线性等动力学性质。特别，由于其易于形成混沌现象，三阶以上的CNN甚至容易产生超混沌的行为，因而CNN超混沌同步在安全通信系统中呈现了其潜在的应用价值。本论文深入研究和探讨了CNN超混沌系统的同步方法，以及该超混沌同步技术在安全通信系统中的应用，全文主要的研究工作包括：(1)研究了五阶CNN与四阶Rossler超混沌系统之间的异维异构超混沌同步。为了进一步研究不同结构超混沌系统的同步，通过分步构造与系统方程相关的简单的Lyapunov函数，并利用Lyapunov稳定性理论进行分析，来重新构造驱动系统与响应系统的状态观察变量，最终能够使得新的误差系统达到稳定状态，得到了一种只需要一个控制器就能实现异维异构系统的超混沌同步方法，从误差系统的稳定性来看，这种异维异构系统的同步方法是快速有效的。(2)构造了四阶CNN超混沌系统的线性化多元同步系统。考虑同步误差系统的线性稳定性，将四阶细胞神经网络超混沌驱动系统适当的拆分为线性和非线性两个部分，在满足雅可比矩阵的特征值全为负的情况下，获得了新的动力学系统来作为响应系统。而满足条件的雅可比矩阵具有多值性，所以与同一驱动系统对应的响应系统不是唯一的，即得到了四阶细胞神经网络超混沌的多元性同步方法。通过分析比较不同雅克比矩阵的特征值与初始值的变化，得出了系统误差的变化规律。(3)实现了四阶CNN超混沌系统多元同步的安全通信仿真。取同一个四阶CNN超混沌系统作为驱动系统，在满足雅克比矩阵的特征值全为负的情况下，构造了四个不同的响应系统在接收端与驱动系统进行同步，并结合混沌掩盖与混沌调制两种通信方式，将四阶CNN超混沌系统的多元同步分别应用于信号隐匿、文本置乱、图像加密与语音信号安全传输中进行仿真实现，均实现了信号的完整提取。超混沌系统相对于普通的混沌系统存在更加复杂的动力学性质，应用于通信系统中保密传输具有更高的保密性与可靠性。本论文研究的异维异构超混沌系统的同步方法与CNN超混沌系统的多元同步方法，为超混沌系统在安全通信系统中的应用提供了可参考的理论依据，具有一定的实用价值。