專利名稱：基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的混沌噪聲信號(hào)自適應(yīng)估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于非線性信號(hào)處理技術(shù)，基于設(shè)計(jì)一種針對(duì)附加上高斯白噪聲的混沌信
號(hào)的信號(hào)估計(jì)方法，可廣泛應(yīng)用基于混沌的信號(hào)處理，信息傳輸以及保密通信等領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
在信號(hào)傳輸過程中，不可避免的將引入噪聲，因此有必要研究有噪情況下混沌信號(hào)估計(jì)算法的有效性。目前，各種有噪條件下一維混沌的信號(hào)估計(jì)算法的提出為這項(xiàng)研究工作的開展提供了有力的借鑒與參考。其中一類算法的構(gòu)造思想源于濾波器設(shè)計(jì)，即通過優(yōu)化某些代價(jià)從有噪信號(hào)中提取最接近的信號(hào)軌跡；另一類算法的構(gòu)造思路則來源于符號(hào)動(dòng)力學(xué)，即利用符號(hào)序列與混沌動(dòng)力系統(tǒng)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過符號(hào)化有噪信號(hào)來估計(jì)實(shí)際混沌映射的初始值或控制參數(shù)。 在 論 文{Estimation of Coupled Map Lattices Using Symbolic VectorDynamics》(KaiWang，Wenjiang Pei，Haishan Xia，Yiu-ming Che皿g，Physics Letters A，Accecpt)中，我們提出一種基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的自適應(yīng)混沌噪聲信號(hào)估計(jì)算法，該方法利用混沌符號(hào)序列同實(shí)際動(dòng)力序列間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過比較由不同符號(hào)s' i產(chǎn)生后續(xù)向量rx卜工與觀測(cè)信號(hào)y卜i來自適應(yīng)糾正觀測(cè)符號(hào)向量序列，進(jìn)而提出一個(gè)基于具有自糾錯(cuò)功能的符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)初始值估計(jì)算法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷提供一種適用于混沌系統(tǒng)的有噪信號(hào)估計(jì)方法，該方法利用混沌符號(hào)序列同實(shí)際動(dòng)力序列間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過比較由不同符號(hào)s' i產(chǎn)生后續(xù)向量rx卜工與觀測(cè)信號(hào)y卜i來自適應(yīng)糾正觀測(cè)符號(hào)向量序列，進(jìn)而對(duì)觀測(cè)序列進(jìn)行估計(jì)。它具有分析速度快，準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)。
本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的，采用如下技術(shù)方案 本發(fā)明基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的混沌噪聲信號(hào)自適應(yīng)估計(jì)方法，其特征在于包括如下步驟 (Al)根據(jù)n+1時(shí)刻即下一時(shí)刻混沌系統(tǒng)映射xn+1 = H(xn)，利用s。確定其混沌逆映射、=//s—，其中Sn為n時(shí)刻的符號(hào)向量序列，H( )為泛化耦合映像格子產(chǎn)生函數(shù)； (A2)已知接收向量序列(yj^。、并符號(hào)化為{s'丄=。、隨機(jī)選取n作為初始向量r&，其中n為遍歷區(qū)間上任意向量，L為觀測(cè)向量長(zhǎng)度； (A3)根據(jù)在各種符號(hào)向量s情況下rx"s =//s—、A)，并選擇使得d(7/;乙(rx"s),y^撮小的rx" s作為估計(jì)值rx^,其中"(x,y) = ||x —y||2 = —X)2,2 ，
i = l，…，N表示格點(diǎn)位置，N表示格點(diǎn)大小，rx〃 s為耦合映像格子在不同符號(hào)向量情況下的估計(jì)值，任意向量x二 [Xl，x2，…，xjT，y = [yi，y2，…，yjT，符號(hào)T表示向量轉(zhuǎn)秩，函數(shù)d( )定義如下:
4
d(x，y) = ||x_y||2 = —X)2)"2 。 (A4)重復(fù)步驟l 步驟2，依次求出rxw，rxw，…，r^，其中i^即為估計(jì)值x' lt)
由于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的算法更加關(guān)注噪聲W對(duì)接受信號(hào)Y所在區(qū)間的影B向，而不是W本身的大小，因此具有較高的的抗噪性能。事實(shí)上，在大信噪比SNR情況，只要不影響接收信號(hào)的符號(hào)，那么這些噪聲都將被忽略，這就使得基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)估計(jì)方法可以在較低的信噪比情況下工作。


圖1本發(fā)明的多用戶調(diào)制與解調(diào)算法框圖。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖對(duì)發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明
如圖1所示，本發(fā)明包括如下步驟 (Al)根據(jù)混沌系統(tǒng)類型xn+1 = H(xn)，利用、確定其混沌逆映射x" =/^"+1)，其中sn為n時(shí)刻的符號(hào)向量序列。 (A2)已知接收向量序列(yJ^。L，并符號(hào)化為{s'丄=。、隨機(jī)選取n作為初始 (A3)根據(jù)分別枚舉出在各種符號(hào)向量s情況下rx "s =圮1 (rXi)。并選擇使得d(/^—2(1^)^_2)最小的rx〃 s作為估計(jì)值rxw，其中
c/(x,y) = |x—y|2 = — 乂)2)1/2 。 (A4)重復(fù)步驟1 步驟2，依次求出rx^， r&—2，， rXl。其中rXl即為估計(jì)值x' lt)在步驟Al中，我們考慮一個(gè)泛化的N節(jié)點(diǎn)單峰映射下耦合映像格子如下
《+1 =(1-e),(《)+ f |XJ《+ (1)
其中i = 1，…，N表示格點(diǎn)位置，N表示格點(diǎn)大小，n表示時(shí)間步數(shù)，e表示耦合系數(shù)。動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)fi:I一 I，I= [a，b]為單峰映射函數(shù)。在n時(shí)亥lj，記、上述耦合映像格子可以泛化為xn+1 = H(xn)，而一維混沌xn+1 = f (xn)可以看成耦合映像格子在耦合系數(shù)e =0時(shí)的一個(gè)最簡(jiǎn)單特例。 考慮第i個(gè)格點(diǎn)的單峰映射f i: I — I ， I = [a， b]。利用閾值將I = [a， b]劃分為兩個(gè)不相交的區(qū)間段，使得在閾值兩邊映射&單調(diào)。定義第i個(gè)格點(diǎn)的符號(hào)取值如下 令fXn+1 = a—、xn+"其中fx^ = [y;(<),/20c 2),-,/w(《)]r?？紤]第i格點(diǎn)(i = 1，
2......， N)在n時(shí)刻關(guān)系《+1 。若此時(shí)此格點(diǎn)的符號(hào)已知，由于映射^在閾
值^兩邊單調(diào)，因此乂 0^+1)=《唯一確定。令iC為n時(shí)刻，符號(hào)si已知時(shí)各節(jié)點(diǎn)的逆
產(chǎn)生函數(shù)y;—1,，則《(fxj=l/t's, (aL)，/2,caL)，…,/w々ca二)]" =x"。因此當(dāng)Sn已知
5時(shí)，《1 ° A—1 (xn+1) = xn唯一確定。令/C/ =《。(1 ，/C : /w —,，則當(dāng)符號(hào)向量序列S已 知時(shí)，耦合映像格子的逆可簡(jiǎn)寫為x =//s—/(x +1)。 (Bl)已知符號(hào)向量序列S = {s。， Sl，， sn，}，我們可以通過 確定耦合映像格子的逆函數(shù)，來逐步求逆得到 一 系列單調(diào)的逆函數(shù)數(shù)支 x0 = (Xl) = ifs: (x2)=…=/C。％,v, 00 。因此我們可以通過如下方法通過S我們可以估計(jì) 出實(shí)際動(dòng)力軌跡X : 步驟1 :任選相空間IN上向量n作為初始向量； 步驟2 :根據(jù)符號(hào)向量序列S = {s。， Sl，…，，通過基于符號(hào)向量序列的耦合映 像格子逆迭代過程，求得x"(0l丄+ l^i7-;(il)，則x" (0|L+1)即為初始向量x(O)的估計(jì)值。 (B2)假定觀測(cè)信號(hào)定義如下yn = Xn+ ，其中，N維向量序列X = {x。， Xl，， xn，}為N節(jié)點(diǎn)耦合映像格子迭代產(chǎn)生的動(dòng)力軌跡，W= {w。， Wl，， wn，}為相互獨(dú) 立的N路高斯白噪聲，Y二 {y。，yi， ，yn，}為接收信號(hào)。根據(jù)(Bl)中所述信號(hào)估計(jì)的 方法，利用閾值x。i將觀測(cè)信號(hào)Y符號(hào)化為符號(hào)向量序列S' =s' 。，s' p…，s' n，。 通過觀測(cè)符號(hào)向量序列S'可以計(jì)算出基于S'的估計(jì)值1^'(0|1) = /^,..,(—,(t])魂而得到 估計(jì)出估計(jì)向量序列RX'。 (B3)按照信號(hào)估計(jì)要求，向量估計(jì)序列X'需滿足 條件1 :估計(jì)向量序列X'是在某種測(cè)度條件下最接近觀測(cè)序列Y ; 條件2 :估計(jì)向量序列X'在某種測(cè)度條件下最接近實(shí)際系統(tǒng)xn+1 = H(xn)所能產(chǎn)
生的實(shí)際序列。 考慮(B2)所給出的噪聲信號(hào)估計(jì)出的估計(jì)值RX'，與基于均方誤差最小化的有 噪信號(hào)估計(jì)算法選擇滿足代價(jià)函數(shù)E(| |X' -Y| |2)最小的估計(jì)序列RX'不同，基于符號(hào) 向量動(dòng)方學(xué)的有噪信號(hào)估計(jì)算法選擇了滿足代價(jià)函數(shù)E(| |SX, _SY| |2)最小化的估計(jì)向量 序列RX'，其中Sy,和Sy分別表示序列RX'和Y的符號(hào)向量序列。這種估計(jì)算法具有如下 幾點(diǎn)好處，其一，由于向量序列RX'都是通過耦合映像格子逆函數(shù)迭代產(chǎn)生，因此估計(jì)向量 序列RX'必然是實(shí)際系統(tǒng)x^ =H(xn)產(chǎn)生的實(shí)際軌跡中的一條。其二，根據(jù)條件2可知，
若觀測(cè)符號(hào)序列同實(shí)際符號(hào)序列相同(s'"+J^1 —s"+jfj。1 ，那么li^lrx'—x||2 =0。其三，由于
估計(jì)值rx' (n|L)僅與后L位符號(hào)序列{s' n+i} i = ,1有關(guān)，若假定第n位符號(hào)發(fā)生錯(cuò)誤， 那么只會(huì)影響之前L位估計(jì)值{rx' n+Jk^—^°的精度。從而避免了估計(jì)誤差的指數(shù)增大。
(B4)增強(qiáng)(B2)所給出的噪聲信號(hào)估計(jì)算法的估計(jì)性能，歸根結(jié)底就是要盡 量降低觀測(cè)符號(hào)向量序列的S'誤碼率?？紤]基于最小均方誤差原則最小化代價(jià)函數(shù) E(||RX' -Y||2)。當(dāng)n時(shí)刻觀測(cè)符號(hào)序列出現(xiàn)誤碼時(shí)，研究表明，最小均方誤差估計(jì)法 只能估計(jì)出對(duì)于真實(shí)序列卜丄=?！恪愕淖畈?，而對(duì)于接收序列{7丄=?！恪阕罴训墓烙?jì)解
(",K:。M-^^X2…》。即均方誤差最小化原則不能有效糾錯(cuò)。而最小均方誤差估計(jì)算法最
多只能給出統(tǒng)計(jì)意義上的最優(yōu)解，而不是實(shí)際系統(tǒng)產(chǎn)生的最優(yōu)解。 我們假定觀測(cè)序列{yn—丄=—:當(dāng)且僅當(dāng)n時(shí)刻出現(xiàn)了誤碼。從最小均方誤差估計(jì)
的角度來看，當(dāng)且僅當(dāng)rXn為Xn或-Xn時(shí)，f +,_凡+,)2取值最小。而在n時(shí)亥lj ，當(dāng)fXn = _Xn時(shí)，(x' n_yn)2最小；在n-i時(shí)亥lj，當(dāng)rxn = Xn時(shí)，藝0d+,)2取值最小。正是由于在n
時(shí)刻，估計(jì)者將因?yàn)檎`碼所導(dǎo)致的估計(jì)誤差卜xn-y」，當(dāng)成了觀測(cè)誤差|yn_xn| = kl，使得 均方誤差最小化不能有效糾錯(cuò)。因此在A3中，首先定義"(x,y)叫l(wèi)x-yl,(S二"-;;,)2,2。
在判斷符號(hào)向量s' i時(shí)，不將當(dāng)前向量yi作為判斷依據(jù)，只利用于不同符號(hào)s' i產(chǎn)生后 續(xù)向量rx卜工和yi—工比較作為判斷依據(jù)。 在A4中，若混沌映射f具有q個(gè)臨界點(diǎn)，上述需要2L (q+1)次f—1運(yùn)算即可求得估 計(jì)值x' p相應(yīng)的估計(jì)序列{x'丄=/—工需要2L(q+l)M次^運(yùn)算。當(dāng)N個(gè)f耦合形成的 耦合映像格子時(shí)，計(jì)算可知估計(jì)向量序列丄=/—工需要2L(q+l)、次H—工運(yùn)算。
符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)是符號(hào)動(dòng)力學(xué)在時(shí)空混沌領(lǐng)域內(nèi)的補(bǔ)充與完善。而正是由于兩 者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，使得符號(hào)動(dòng)力學(xué)在一維混沌中的應(yīng)用，可以進(jìn)一步的擴(kuò)展到耦合映 像格子中，。目前在混沌調(diào)制與解調(diào)領(lǐng)域內(nèi)，出現(xiàn)了諸如CSK(chaotic shift keying), CPSK (chaotic phase shift keying) ， DCSK (differential chaos shift keying)等基于 符號(hào)動(dòng)力學(xué)的調(diào)制算法。耦合系統(tǒng)中所具有的多節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)，因此可以同時(shí)產(chǎn)生多路相互獨(dú) 立的混沌載波序列，因此可以將耦合映像格子各個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的混沌序列分配給多用戶進(jìn)行 混沌調(diào)制與解調(diào)。通過一個(gè)簡(jiǎn)單的擴(kuò)展，一個(gè)基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的多用戶調(diào)制與解調(diào)算 法框圖如圖l所示 假定信息向量序列為B = {b。， bp， bm，…h(huán)其中m時(shí)刻的信息向量為 bffl =[《,《,..,《]、《"±l,±2，"'，±M/2}。 一般情況下M = 2。令n時(shí)刻長(zhǎng)度為
2L+1的耦合映像格子向量序列Xn二 {X(n,。)， X(n,D，…，X(n,加h調(diào)制函數(shù)U，調(diào)制信號(hào) Z b" ^Z(,，Z(n,D，…，Z(n,2^。則信息向量bm對(duì)n時(shí)刻耦合映像格子向量序列的調(diào)制可以表示
為Z = U(X，bm)。目前在混沌調(diào)制與解調(diào)領(lǐng)域內(nèi)，出現(xiàn)了諸如CSK(chaotic shiftkeying)， CPSK (chaotic phase shift keying) ， DCSK (differential chaos shift keying)等基于
符號(hào)動(dòng)力學(xué)的調(diào)制算法，通過簡(jiǎn)單的擴(kuò)展，則可以設(shè)計(jì)出基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的調(diào)制算法。
例1 :混沌鍵控法 調(diào)制過程若n時(shí)刻信息向量為 …,《f，則記此時(shí)的耦合映像格子泛
映像為^ =」。,bm 。對(duì)于^中任意一項(xiàng)/《(《)，當(dāng)6〉i時(shí)，y;《oc(,od;當(dāng)^一i時(shí)， y;&OC;y卜;c;;+,，其中;i^《表示混沌映射f的不同控制參數(shù)。我們以n-i時(shí)刻調(diào)制信息 x(n-D,a作為初始值迭代^、產(chǎn)生的耦合映像格子向量序列xn即為調(diào)制信號(hào)z》。 解調(diào)過程接受端和發(fā)送端共享初始值，因此接收段和發(fā)送端同步產(chǎn)生 n-l時(shí)刻的xm)。以x(n—為初始值，枚舉各種耦合映像格子Hb產(chǎn)生向量序列 X卜(x"，《D,…，xU。對(duì)于接收到的信號(hào)進(jìn)行符號(hào)化，利用上述方法枚舉出各種
bm情況下的向量映射RX〖={rx"), rxfw)，…，rx、"}。以最小均方誤差原則，選擇使得
cost fiinCtion,|x> -RXtlf)最小的向量序列，并根據(jù)此時(shí)的/、恢復(fù)出n時(shí)刻傳輸?shù)男?br> 息碼bm，并記錄此時(shí)刻x(n,w作為下一次調(diào)制的初始值。有余判別量選擇5(IX^ -RX^『)， 因此L越長(zhǎng)，判別精度越高，誤碼率越低。
7
例2 :混沌相位鍵控法 調(diào)制過程，若n時(shí)刻信息向量為、=[《,《, ，《]"，耦合映像格子向量序列Xn =
iX(n，0) ， X(n， 1)，…，X(n，2L) ) o 令i節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的序列為K 4《。)，4^,…,《2^ ，則i節(jié)點(diǎn)的調(diào)
制信號(hào)z:={《。),4^, ，其中《力=4^)20 0，1,…,2丄。 解調(diào)過程接受端和發(fā)送端共享初始值，因此發(fā)送端和接收端產(chǎn)生相同向量序列X。令接收信號(hào)Yn二 {y(n,。)， y(n,D， ...，y(n,2。}。則記信號(hào)《={《。),y",-,yf ，2i)}，其中第i路信號(hào)>&)=《一J = 0,1,…,2丄，6 e {1， -1}。利用上述方法，通過符號(hào)化Y2lb枚舉各個(gè)b情況下的恢復(fù)向量RX〖(rx(b",。,，rx(bn,D，…，rx;^)"以最小均方誤差原則，選擇使得
cost function五(IX^" -RX^f)最小的向量序列，并根據(jù)此時(shí)的b恢復(fù)出n時(shí)刻傳輸?shù)男畔⒋ab邁。
權(quán)利要求
一種基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的混沌噪聲信號(hào)自適應(yīng)估計(jì)方法，其特征在于包括如下步驟(A1)根據(jù)n+1時(shí)刻即下一時(shí)刻混沌系統(tǒng)映射xn+1＝H(xn)，利用sn確定其混沌逆映射其中sn為n時(shí)刻的符號(hào)向量序列，H(·)為泛化耦合映像格子產(chǎn)生函數(shù)；(A2)已知接收向量序列{yi}i＝0L，并符號(hào)化為{s′i}i＝0L，隨機(jī)選取η作為初始向量rxL，其中η為遍歷區(qū)間上任意向量，L為觀測(cè)向量長(zhǎng)度；(A3)根據(jù)在各種符號(hào)向量s情況下并選擇使得最小的rx″s作為估計(jì)值rxL-1，其中i＝1，...，N表示格點(diǎn)位置，N表示格點(diǎn)大小，rx″s為耦合映像格子在不同符號(hào)向量情況下的估計(jì)值，任意向量x＝[x1，x2，...，xN]T，y＝[y1，y2，...，yN]T，符號(hào)T表示向量轉(zhuǎn)秩，函數(shù)d(·)定義如下 <mrow><mi>d</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub> <mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><mi>y</mi><mo>|</mo><mo>|</mo> </mrow> <mn>2</mn></msub><mo>=</mo><msup> <mrow><mo>(</mo><msubsup> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi></msubsup><msup> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi></msub><mo>-</mo><msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi></msub><mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn></msup><mo>)</mo> </mrow> <mrow><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>2</mn> </mrow></msup><mo>.</mo> </mrow>(A4)重復(fù)步驟1～步驟2，依次求出rxL-2，rxL-2，...，rx1，其中rx1即為估計(jì)值x′1。F200910185415XC0000011.tif,F200910185415XC0000012.tif,F200910185415XC0000013.tif,F200910185415XC0000014.tif
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的混沌噪聲信號(hào)自適應(yīng)估計(jì)方法，其特征在于在步驟A1中所述映射為單峰映射，一個(gè)泛化的N節(jié)點(diǎn)單峰映射下耦合映像格子如下其中i = l，... ，N表示格點(diǎn)位置，N表示格點(diǎn)大小，n表示時(shí)間步數(shù)，e表示耦合系數(shù)；動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)fi:I —I， 1= [a， b]為單峰映射函數(shù)；在n時(shí)刻，記x,[x二,;c"2,…,x"^T，上述耦合映像格子可以泛化為xn+1 = H(xn)，而一維混沌xn+1 = f (xn)可以看成耦合映像格子在耦合系數(shù)e =0時(shí)的一個(gè)最簡(jiǎn)單特例?？紤]第i個(gè)格點(diǎn)的單峰映射fi:I —I，I = [a，b]。利用閾值^將1= [a，b]劃分為兩個(gè)不相交的區(qū)間段，使得在閾值兩邊映射4單調(diào)。定義第i個(gè)格點(diǎn)的符號(hào)取值如下令<formula>formula see original document page 2</formula>，其中 <formula>formula see original document page 2</formula>?？紤]第i格點(diǎn)(i = 1，2......，N)在n時(shí)刻關(guān)系K+1 =乂0<);令《，為n時(shí)刻，符號(hào)s1已知時(shí)各節(jié)點(diǎn)的逆產(chǎn)生函數(shù)，<formula>formula see original document page 2</formula>則當(dāng)符號(hào)向量序列S已知時(shí)，耦合映像格子的逆可簡(jiǎn)寫為x =/^^ +1)，^^為耦合映像格子的逆。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的混沌噪聲信號(hào)自適應(yīng)估計(jì)方法，其特征在于通過符號(hào)向量序列S我們可以估計(jì)出實(shí)際動(dòng)力軌跡X :步驟1 :任選相空間I"上向量n作為初始向量；步驟2 :根據(jù)符號(hào)向量序列S = {s。， Sl，. . . ， sj ，通過基于符號(hào)向量序列的耦合映像格子逆迭代過程，求得x"(0IZ + l)-i/^4(n)，則x" (0|L+1)即為初始向量x(O)的估計(jì)值。觀測(cè)信號(hào)定義如下yn = Xn+Wn，其中，N維向量序列X = {X。，Xl，. . . ，Xn，. . . }為N節(jié)點(diǎn)耦合映像格子迭代產(chǎn)生的動(dòng)力軌跡，W = {w。， Wl， . . . ， wn， . . . }為相互獨(dú)立的N路高斯白噪聲，Y = {y。， yi， . . . ， yn， . . . }為接收信號(hào)，利用閾值將觀測(cè)信號(hào)Y符號(hào)化為符號(hào)向量序列S' =s' 。，s' p...，s' n，...；通過觀測(cè)符號(hào)向量序列S'可以計(jì)算出基于S'的估計(jì)值1^(0|￡) = //^...,力—,(ii)，進(jìn)而得到估計(jì)出估計(jì)向量序列RX';按照信號(hào)估計(jì)要求，向量估計(jì)序列X'需滿足條件1 :估計(jì)向量序列X'是在測(cè)度條件下最接近觀測(cè)序列Y ;條件2 :估計(jì)向量序列X'是在測(cè)度條件下最接近實(shí)際系統(tǒng)xn+1 = H(xn)所能產(chǎn)生的實(shí)際序列。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的混沌噪聲信號(hào)自適應(yīng)估計(jì)方法，其特征在于在步驟A3中，定義d(x，y) = ||x—y|2 = —少,)2)1/2 ，在判斷符號(hào)向量s' i時(shí)，利用于不同符號(hào)s' i產(chǎn)生后續(xù)向量rx卜工和y卜工比較作為判斷依據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明公布了一種基于符號(hào)向量動(dòng)力學(xué)的混沌噪聲信號(hào)自適應(yīng)估計(jì)方法，包括如下步驟(A1)根據(jù)n+1時(shí)刻即下一時(shí)刻混沌系統(tǒng)映射xn+1＝H(xn)，利用sn確定其混沌逆映射(A2)已知接收向量序列{yi}i＝0L，并符號(hào)化為{s′i}i＝0L，隨機(jī)選取η作為初始向量rxL；(A3)根據(jù)在各種符號(hào)向量s情況下并選擇使得最小的rx″s作為估計(jì)值rxL-1；(A4)重復(fù)步驟1～步驟2，依次求出rxL-2，rxL-2，…，rx1，其中rx1即為估計(jì)值x′1。本發(fā)明分析速度快，準(zhǔn)確度高。
文檔編號(hào)H04L25/03GK101714963SQ20091018541
公開日2010年5月26日 申請(qǐng)日期2009年11月9日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月9日
發(fā)明者侯旭勃, 周思源, 孫慶慶, 朱光輝, 沈毅, 王開, 裴文江, 詹金獅 申請(qǐng)人:東南大學(xué)