基于混沌同步的线性卷积系统辨识  

Chaos synchronization based linear convolution systems identification

作　　者：胡文[1,2] 包伯成[3] 张弓[1] 刘贤龙 王俊波[1,4] 

机构地区：[1]南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京210016 [2]长江电子信息产业集团有限公司,南京210037 [3]江苏技术师范学院电气信息工程学院,常州213001 [4]东南大学移动通信国家重点实验室,南京210096

出　　处：《东南大学学报（自然科学版）》2010年第6期1140-1145,共6页Journal of Southeast University：Natural Science Edition

基　　金：航空科学基金资助项目(2009ZC52038;2008ZC52026);南京航空航天大学基本科研业务费专项科研资助项目(NS2010096);南京航空航天大学科研启动基金资助项目;江苏省自然科学基金资助项目(BK2009105);东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金资助项目(2010D01);东南大学移动通信国家重点实验室研究基金资助项目(2010A06);区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室开放课题资助项目(2008SH06);国家自然科学基金项目资助项目(60972023);国家科技重大专项资助项目(2010ZX03003-002;2010ZX03003-004)

摘　　要：研究了分段线性连续混沌信号驱动的线性卷积系统的盲辨识问题,提出了基于混沌同步的线性卷积系统辨识方法.借助线性矩阵不等式,利用混沌同步系统构造了基于最小二乘的观测器,并设计自适应算法最小化观测器,从而估计出线性卷积系统的参数.以简单的分段线性混沌系统为例,进行了仿真分析.数值仿真结果与理论分析一致,表明了所提出的算法能正确辨识系统,且算法仅需十几次迭代就能收敛.与传统Bussgang算法相比,所提算法具有更好的噪声鲁棒性,在输入信噪比15dB时,输出信噪比较Bussgang算法高约10dB,且在输入信噪比为0dB时仍有5dB的输出信噪比.The blind identification of linear convolution systems driven by a piecewise linear continuous chaotic signal was researched,and a chaos synchronization based identification approach for linear convolution systems is proposed.By utilizing linear matrix inequality（LMI） and chaos synchronization systems,a least square based observer was constructed and minimized by an adaptive algorithm to estimate the parameter of linear convolution systems.A simple piecewise linear chaotic system was used in simulation analysis.The numerical simulation results are consistent with theoretical analysis results,which demonstrate that the proposed approach can identify the convolution systems.And the proposed approach converges only after about ten iterations.The proposed approach is more robust than the traditional Bussgang algorithm.When input SNR is 15dB,the output SNR（signal to noise ratio） of the proposed approach is 10dB higher than that of the Bussgang algorithm.And even when imput SNR in 0dB the proposed approach has output SNR of 5dB.

关 键 词：混沌 同步 系统辨识 

分 类 号：X502[环境科学与工程—环境工程]