[发明专利]一种基于符号向量动力学的混沌噪声信号估计方法

说明书

技术领域

本发明属于非线性信号处理技术，基于设计一种针对附加上高斯白噪声的混沌信号的信号估计方法，可广泛应用基于混沌的信号处理，信息传输以及保密通信等领域。

背景技术

在信号传输过程中，不可避免的将引入噪声，因此有必要研究有噪情况下混沌信号估计算法的有效性。目前，各种有噪条件下一维混沌的信号估计算法的提出为这项研究工作的开展提供了有力的借鉴与参考。其中一类算法的构造思想源于滤波器设计，即通过优化某些代价从有噪信号中提取最接近的信号轨迹；另一类算法的构造思路则来源于符号动力学，即利用符号序列与混沌动力系统间的对应关系，通过符号化有噪信号来估计实际混沌映射的初始值或控制参数。

在论文《Estimating initial conditions in coupled map lattices from noisy time series usingsymbolic vector dynamics》(Kai Wang，Wenjiang Pei，Zhenya He，Yiu-ming Cheung，PhysicsLetters A，367(2007)316-321)中，我们提出一种基于符号向量动力学的自适应混沌噪声信号估计算法，该方法利用混沌符号序列同实际动力序列间的一一对应关系，将观测信号y_i符号化来估计混沌有噪信号。

发明内容

本发明目的是针对现有技术存在的缺陷提供一种基于符号向量动力学的混沌噪声信号估计方法。该方法利用混沌符号序列同实际动力序列间的一一对应关系，将观测信号y_i符号化来估计混沌有噪信号。它具有分析速度快，准确度高的特点。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

本发明一种基于符号向量动力学的混沌噪声信号估计方法，其特征在于包括如下步骤：

(A1)根据n+1时刻即下一时刻混沌系统映射x_n+1＝H(x_n)，利用s_n确定其n时刻即当前时刻混沌逆映射其中s_n为n时刻的符号向量序列，H(·)为泛化耦合映像格子产生函数；

(A2)已知接收向量序列{y_i}_i＝0^L，并符号化为{s′_i}_i＝0^L，随机选取η作为初始向量，其中i＝1，…，N表示格点位置，N表示格点大小，η为遍历区间上任意向量，L为观测向量长度；

(A3)在任意n时刻，根据基于符号向量序列的估计算法，计算出基于S′的估计值n＝0，1，…，n表示时间步数，其中S′为观测的符号向量序列。

本发明有益效果如下：其一，算法本身具有容错性。由于估计算法仅与符号序列有关{s′_n}_n＝0^∞，对实际信号序列{y_n}_n＝0^∞无关。假定在第i节点n时刻，观测的符号s′_nⁱ同实际符号s_nⁱ相同，那么噪声信号w_nⁱ的影响可以忽略不计；其二，由于估计值x′(n|L)仅与后L位符号序列{s′_n+i}_i＝0^L-1有关，若假定第n位符号发生错误，那么只会影响之前L位估计值{x′_n+k}_k＝1-L⁰的精度。从而避免了估计误差的指数增大。

和无噪情况下的信号估计相比，此刻由于观测到的符号向量序列长度有限而带来的估计误差并不是产生信号误差的主要原因。任意取值只要观测到的正确序列长度足够长，那么估计算法可以准确估计出耦合映像格子动力系统的实际动力轨迹{x_n}_n＝0^∞。事实上，引起估计误差的原因主要是由于噪声信号引起的误码所造成的。有噪情况下，若观测到的长度为L的符号序列仅有其中前N位正确，那么此时的估计值x′(n|L)就等价于无噪情况下估计值x(n|N)，而此时的估计误差也就对应与无噪情况下观测符号长度为N时所对应的估计误差。