基于粒子滤波的混沌时间序列局域多步预测

对混沌时间序列进行预测研究具有重要的价值和实用性,例如,进行股票预测,降雨量预测,温度预测。混沌时间序列预测的难点在于其不确定性和多步预测的困难性。一般利用最小二乘法求解模型参数,从而对混沌时间序列进行局域预测,但是预测精度不是很高。为了提高局域线性预测的精度,提出基于粒子滤波(PF)的混沌时间序列局域多步预测法,利用粒子滤波进行参数优化得到更准确的优化模型进行多步预测。仿真实验结果表明,该方法的单步和多步预测效果明显得到了提升。     

关于对抗混沌跳频通信的研究

利用混沌序列构造跳频码，使得对抗跳频通信的难度进一步增大。基于对混沌信号分析方法的研究，利用混沌序列固有的确定性，我们提出了一种预测干扰的方法。实验表明，这一方法能够对混沌跳频通信进行有效的干扰。     

基于混沌映射的差分跳频频率编

针对差分跳频系统频率编码及跳频序列的设计问题,提出利用混沌映射构造差分频率编码,并分析了其频率状态转移的Markov性和编译码特点。最后检验了基于混沌映射的差分跳频频率编码的统计性能,结果表明,其产生的跳频序列具有较好的均匀性和随机性,不失为一种具有较高线性复杂度的有效的差分跳频转移函数。     

混沌时间序列局域偏最小二乘回归多步预测模型

针对混沌序列局域一阶多步预测问题,提出了基于偏最小二乘回归的混沌时间序列局域直接多步预测模型,偏最小二乘用于混沌时序重构相空间中演化轨迹前后相点信息间的建模。该模型克服了以往一阶局域单步预测模型进行多步预测时存在的误差累积,而且能抑制重构相空间中多重共线性的影响,提高了预测精度。试验中使用交叉验证方法将偏最小二乘的提取成分数。通过对Chen’s混沌序列和Mackey-Glass混沌序列的多步预测试验,验证了该模型在混沌时序预测方面具有很好的效果。     

用于跳频多址通信的混沌跳频码

跳频码的性能对跳频多址通信起着关键性作用。设计具有良好汉明相关和随机性且数量多的跳频码是非常重要的。本文提出一种利用由混沌映射描述的离散混沌系统设计跳频码的新方法。首先由混沌映射产生混沌时间序列，然后利用量化技术对混沌时间序列进行量化，最后由量化后的混沌时间序列产生伪随机跳频码。为了增大混沌跳频码的周期和非线性复杂度，我们利用多个不同混沌映射组成一个级联混沌映射，并用来设计跳频码。实验表明，混沌跳频码具有非常好的性能。     

跳频码分多址系统中混沌跳频序列的优选与仿真

根据跳频码分多址系统的特点，总结了跳频序列的性能分析准则，并据此提出了混沌跳频序列的优选方法。通过对大量不同初值的混沌序列进行筛选，得到了性能优异的混沌跳频序列组。与改进型Lempel—Greenberger(L-G)序列相比，优选混沌跳频序列数目多，完全消除频隙滞留现象，而且平均汉明相关特性与之非常接近。为了验证优选混沌序列的性能，在AWGN信道下在跳频异步码分多址系统中进行了仿真，结果证明优选混沌序列的抗多址干扰能力逼近改进型L-G序列。     

混沌时间序列的一种多步预测滤波器

采用后向重构状态失量的方式，利用某点与邻近点具有相关性，提出了一种多步预测算法。仿真结果说明，利用这种方法能够对某些混沌时间序列进行多步预测，具有较好的预测效果。     

模糊控制下的混沌跳频系统的同步

针对混沌信号的伪随机性和易于产生等特点，以改进的Logistic映射为例，用混沌序列取代跳频通信中的跳频码，给出了混沌跳频序列的神经网络实现；提出了用模糊控制的方法产生模糊随机序列，并以此控制混沌跳频系统的同步。计算机仿真结果表明，此方法是可行的，能达到良好的同步。     

混沌信号的相空间重构和预测方法研究

基于复杂非线性系统的相空间重构理论和神经网络本质为非线性映射关系的特点,提出利用混沌时间序列重构相空间和BP神经网络构建其预测模型的方法。利用该方法对典型的Lorenz混沌时间序列进行了空间重构,研究了预测模型的预测效果,结果表明单步预测效果理想,多步预测在50步以内也能取得较小的预测误差,证明了混沌信号不同于随机噪声,具有短期可预测、长期不可预测的特征。该方法为具有混沌特性的时间序列如心电信号、电力负荷等预测模型的建立提供了理论基础。     

基于一种特定混沌映射的跳频序列

使用一种简单的分段线性映射构造混沌跳频序列。用于跳频通信中取代传统的伪随机序列（PN序列），分析了此混沌序列的周期性。平衡性，汉明相关特性和线性间隔，最后给出了混沌序列的神经网络实现。仿真和实验结果表明，此序列具有较好的统计特性。应用于跳频多址通信中，可获得较好的抗干扰。抗截获能力。     

面向非合作无线网络的频谱态势预测方法

在复杂电磁环境背景下,针对非合作无线网络的频谱态势预测问题展开研究.借助机器学习理论,提取已侦测到频谱态势数据的时、空、频三维特性,并充分挖掘其三维特征内在的相关性,构建有针对性的频谱预测框架,从而有效预判非合作方通信节点的频率调整行为.相关研究结果表明,当非合作无线网络通信过程中存在频率调整行为时,只要能够截获足够的...     

无线通信中的跳频技术及其应用

介绍了跳频通信原理及跳频通信具有的特点,并重点论述了跳频图案的设计、同步技术、频率合成技术、跳频组网及自适应跳频等跳频通信中的关键技术,总结了跳频技术的应用,分析了跳频技术的发展趋势.     

一种无时差限制的窄带跳频同步系统

提出了一种无时差限制的窄带跳频同步系统,将跳频同步划分为两种波形:入网波形和通信波形。入网波形采用9个同步频率,其中3个与时间无关;通信波形采用网内校正时间后的高位TOD生成的7个同步频率。收、发电台在任何时差的情况下,即使在70%频点被干扰时,也能保证可靠、有效地完成同步。     

基于附加频移的跳频同步组网设计与分析

为了提高跳频同步组网的频点利用率,提出了一种基于附加频移的跳频同步组网方案。首先,给出了基于附加频移跳频通信的基本模型和收发双方的实现方案;然后,基于该跳频通信模型,给出了同步组网的网络拓扑结构。该方案在整个工作频段内能够使用所有可用频点进行同步组网,提高了频点利用率。分析结果表明,在相同子网数下,该方案较常规跳频同步组网还具有更小的碰撞概率和比特差错率,同时该方案还增加了敌方的侦察分选难度和干扰难度。     

最高可用频率自适应预报算法研究

基于实际观测数据的最高可用频率短期预报对于短波通信网络选择工作频率具有重要的意义,利用Kalman滤波技术设计了最高可用频率自适应预报算法,并用实际观测数据对其进行检验,结果表明:该算法能够自动跟踪实际测量数据的变化,较准确地预报未来时刻的最高可用频率。     

一种自适应盲分离跳频信号的方法

在跳频扩频通信系统中,由于多个跳频信号在时域重叠,频域跳变,使得非合作接收条件下跳频信号的分离成为通信侦察和对抗中的一个难点问题.本文基于各源信号统计独立这一特性,采用独立分量分析的思想和技术,提出一种适合于跳频信号盲分离的自适应方法,并且针对不同频点上分离信号中出现的次序模糊问题,给出了一种跳频时刻估计算法和信号拼接的算法.理论分析和仿真实验表明,本文提出的方法能够有效地分离出多个跳频信号.     

蓝牙自适应跳频序列的性能分析

蓝牙自适应跳频序列性能优越,有着广泛的应用前景.通过仿真计算,分析了蓝牙自适应跳频序列的频率均匀性、汉明相关特性、跳频间隔分布特性、序列的线性复杂度、组网特性和系统容量.     

混沌跳频通信的非线性自适应预测对抗

基于混沌跳频码序列构造固有的确定性、非线性等特点,提出了对抗混沌跳频通信的非线性自适应预测对抗的新概念.以Logistic-Kent映射设计的混沌跳频码为例,采用基于Sigmiod函数的Volterre自适应滤波预测器对其进行预测研究.仿真实验结果表明非线性自适应预测器比神经网络预测器具有更高的预测对抗效果.     

宽带跳频频合器关键指标的分析、仿真与实现

跳频通信是通信抗干扰的重要措施,跳频频率源是实现跳频通信的核心部件之一,低相位噪声和快速的频率转换锁定时间是跳频频率源的主要指标.总结了在宽带跣额频合器的设计中对相位噪声和锁定时间的分析方法和仿真结果,并采用基于DDS PLL技术的AD9956芯片,制作了S波段宽带跳频频合器,实现了宽频带、低相位噪声和快速锁定性能.     

基于迭代自适应方法的跳频信号缺失数据恢复

在复杂电磁环境下，通信信号侦察系统在侦收跳频通信信号时经常存在数据缺失的严重现象，因此实现缺失数据恢复具有重要的军事应用意义。针对常规数据恢复算法随着缺失比例升高性能急剧降低的问题，提出了一种基于迭代自适应方法（Iterative Adaptive Approach,IAA）的跳频信号缺失数据恢复算法。根据跳频信号短时间内可作为平稳信号处理的特征，算法选择加权最小二乘准则，利用系统获取的有效数据采用迭代自适应方法进行信号谱估计，然后基于最小二乘准则进行缺失数据恢复处理。通过仿真分析比较，在同等信噪比、缺失率条件下，所提算法比常规缺失数据恢复算法MAPES（Misssing-data Amplitude and Phase Estimation）具有更优的缺失数据恢复性能。