[发明专利]一种基于开环控制的四元值忆阻神经网络的全局投影同步方法及其应用

说明书

本发明属于忆阻神经网络以及保密通信领域，具体涉及一种基于开环控制的四元值忆阻神经网络的全局投影同步方法及其应用。该方法并不同于传统的将系统分离成一个实数系统和三个复数系统，而是将系统看作一个整体进行研究。同时利用离散多时滞忆阻神经网络建立相应的驱动系统和响应系统，设计开环控制器，使得加密的明文信号在信道中传输可以达到更好的保密效果。本发明较传统的混沌神经网络有更好的保密效果，网络能耗更低，为加密通信提供了一种更好的解决方案。

技术领域

本发明涉及忆阻神经网络以及保密通信领域，具体涉及一种基于开环控制的四元值忆阻神经网络的全局投影同步方法及其应用。

背景技术

现如今，随着万物互联时代的到来，通信技术也在飞速发展，进而对通信的安全性和保密性要求越来越高，而以往的通信或加密手段都存在一定的缺点，因此需要不断发展新的通信加密方法来实现高可靠性的需求。由于混沌信号具有频谱宽、强非线性、非周期和似噪声等特性，于20世纪90年代被用于保密通信。1983年，蔡少棠教授提出了著名的蔡氏电路，开辟了混沌通信理论的先河。在1990年，美国海军实验室的Pecora和Carroll首次提出了基于驱动-响应同步方法的混沌同步，此后人们对混沌保密通信的研究进入了新的阶段，提出了许多新的同步方法和保密技术等，近年来超高维忆阻混沌电路及系统成了学者们的研究热点与新领域。

忆阻器被认为是第四种无源电路元件，它的新型电路元件具有许多特点。在实用价值方面，忆阻器的应用主要包括：新型非易失性、安全通信和神经网络。研究人员发现忆阻器类似于人脑中的神经元，由于这一特性，越来越多的研究人员构建了基于忆阻器的神经网络，通过用忆阻器代替电阻来模拟人脑，研究神经网络的动态行为。所以，将忆阻器与神经网络相结合应用于保密通信，可以大大提高保密性能。

在过去的几十年里，实值神经网络(RVNN)和复值神经网络(CVNN)由于它们各自的特点被广泛应用于信号处理、联想记忆、自动智能控制等领域。但是，CVNN和RVNN在遇到多维数据时有一定的局限性。考虑到这一点，一些研究人员提出了四元值神经网络(QVNN)，可用于处理多维数据。因此，有必要研究QVNN的动态行为。同时，由于忆阻器不消耗能量且具有记忆特性，因此对于四元忆阻神经网络的研究具有重要的现实意义。

由于，在保密通信中，发送的信号经传输到接收端后需要实现无失真转换，这就引出了同步的概念。同步控制的本质是通过应用适当的控制器来强制一个系统跟踪另一个系统。

迄今为止，神经网络的同步已成功应用于保密通信、公共信道密码学、神经密码学等诸多领域，混沌系统与神经网络的同步已成为重要的研究领域。同时，同步方面的研究成果也很多，包括投影同步、反同步、相位同步、全同步、指数同步、Mittag-Leffler同步等。其中，投影同步是指神经网络可以同步到一个比例因子，说明通过选择不同的投影系数可以实现不同类型的同步。当投影系数取1、0和-1时，可以分别实现全同步、稳定和反同步。

发明内容

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案一种基于开环控制的四元值忆阻神经网络的全局投影同步方法，所述同步方法包括如下步骤：

S1：离散多时滞四元值忆阻神经网络的描述；

S2：设计开环控制器；

S3：通信加密方案的实现。

需要进一步说明的，所述S1具体为：

①.建立离散多时滞四元值忆阻神经网络驱动系统：