参数未知CNN系统的改进混沌同步方法  

A modified chaotic synchronized method based on cellular neural network system when the parameters are unknown

作　　者：任广辉[1] 赵雅琴[1] 王凤[1] 于珏[1] 林茂六[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《哈尔滨工程大学学报》2010年第12期1668-1673,共6页Journal of Harbin Engineering University

基　　金：航天支撑基金资助项目(01310600);黑龙江省自然科学基金资助项目(F200910);哈尔滨市科技创新人才专项资金资助项目(2009RFQXG056)

摘　　要：在系统参数未知的情况下,研究了2个相同细胞神经网络混沌系统的同步问题.首先对实时性强、动力学特征复杂的三阶细胞神经网络(cellular neural network,CNN)产生的混沌特性展开研究,然后采用自适应控制策略,将自适应技术、主动控制方法、单向反馈方法应用到细胞神经网络混沌系统的同步控制中,并借助李雅普诺夫稳定性理论,提出了一种新的自适应混沌同步方法.理论分析与仿真结果证明,利用该方法能够实现系统参数未知及不同初始条件的细胞神经网络混沌系统的同步,而且和传统方法相比,同步时间明显缩短,同步误差显著减小即混沌同步性能得到了改善.This paper discusses how to synchronize two identical cellular neural network chaotic systems with unknown parameters.Chaotic characteristic analysis of cellular neural networks（CNN） is investigated firstly,and then adaptive control strategies are adopted.Based on Lyapunov stability theory,a modified adaptive controller combining one-way coupling and active control is proposed.Theoretical analysis and simulation results show the validity and advantage of the proposed method,which has shorter synchronization time and better synchronization performance compared with the traditional methods.

关 键 词：细胞神经网络 混沌同步 自适应 主动控制 李雅普诺夫 

分 类 号：O415.5[理学—理论物理]