基于混沌的保密通信和波形识别的应用研究
[Abstract]:In the information age, the security of information transmission and big data's ability to deal with information are two major problems that people pay attention to. Laser chaos can encrypt the information in the physical layer, which is simple and real-time. The calculation of laser reserve cell based on chaos has the advantages of high bandwidth and strong processing power. In this paper, chaotic laser secure two-way communication and chaotic waveform recognition are studied. The main work of this thesis is as follows. (1) A chaotic laser secure two-way communication system is designed. By using the mathematical model of chaotic transmitter and chaotic receiver and the model of optical fiber channel, the bidirectional chaotic laser secure communication is simulated. The information rate of reverse transmission is 1. 25 Gb/s, transmission distance is 10 km, the Q factor of positive and backward recovery information is 2. 2 and 2. 1 respectively. A chaotic laser secure bidirectional communication system is established, which is based on three lasers with similar parameters and a single fiber channel experiment. When the transmission rate of the information in both directions is 1. 25 Gb/s, The transmission distance of secure communication is up to 25 km,. The Q factor of reverse-recovery information is 2.1 and 2.0, respectively, which has better secure communication quality. (2) the working state of Mackey-Glass nonlinear equation with different internal parameters p and 畏 is studied, and the nonlinear system is simulated in different working conditions. The effect of waveform recognition in the state, According to the result of waveform recognition, the parameters of Mackey-Glass nonlinear equation are selected. The number of virtual nodes in the reserve cell is increased from 50 to 100, and the recognition of sinusoidal and square waves is simulated. The NRMSE value is 0.22. After the sinusoidal wave and square wave are identified, the sinusoidal wave with different phases and different frequencies are identified by simulation. The NRMSE values obtained are 0.18 and 0.15 respectively. (3) the working state of the nonlinear equation with different internal parameters is studied, and the results of waveform recognition are simulated when the feedback coefficient of the nonlinear equation is 1 and 4, respectively. It is concluded that the recognition results are very good when the system adds the data to be identified in the state of periodic oscillation. The number of virtual nodes in the reserve cell is increased from 50 to 100 to simulate the recognition of sinusoidal and square waves. The NRMSE value obtained is 0.15. After the sinusoidal wave and square wave are identified, the sinusoidal waves with different phases and different frequencies are simulated, and the NRMSE values are 0.13 and 0.14, respectively.
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN918;O415.5
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,本文编号:2246611
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