基于混沌PSO的动态可重构系统软硬件划分

软硬件划分是动态可重构系统软硬件协同设计中的关键技术之一,如何兼顾划分效率和划分效果,达到两者的最佳结合是软硬件划分的主要问题.在考虑动态部分重构及重构延时等特征的基础上,提出一种微粒群优化算法与混沌优化算法相结合的混沌微粒群软硬件划分方法.该算法使用基于实数编码的微粒群优化算法执行全局搜索,再根据搜索结果采用混沌优化算法执行局部搜索,具有较强的全局搜索和跳出局部最优的能力.仿真实验表明,该算法比标准微粒群算法和遗传算法具有更好的有效性和快速性,能够有效地实现应用任务图到可重构系统的时空映射.     

储能设备获最大功率的改进型光伏充电系统设计

针对光伏充电系统中能量利用率不高的问题,给出了改进型光伏充电系统的硬件及软件系统的设计方法。该系统基于低功耗单片机MSP430F1611,利用扰动观察法,通过控制数字电位器来间接调节MPPT变换器的输出电压,从而光伏电池功率与MPPT变换器效率在比值最优的情况下,可使得储能设备获得最大功率。经过仿真验证,该方法可以达到预期的效果,储能设备在同等条件下能获得更多的电能。     

JPEG彩色图像自适应加密算法

基于复合混沌和有限整数域上的仿射变换,提出一种结合JPEG图像压缩编码的加密算法.首先在空域对R,G,B分量以8×8大小块为基本单元统一进行位置置乱,打乱R,G,B分量之间的组合关系,再进行正常的JPEG压缩编码;在量化DCT系数之后,对亮度、色度分量中的DC系数分别进行置乱,置乱系数位置的同时根据坐标混合它的值,然后扰动复合混沌系统以自适应地代换DC系数.该算法符合模块化设计,密钥空间大、安全性高.实验结果表明,文中算法视觉效果好、敏感性强,密文与直接压缩的图像大小相当.     

基于Logistic混沌系统与魔方变换的图像加密方案

设计了一种基于Logistic映射与魔方变换的图像加密方案。该方案采用改进的混沌序列二值化方法,并借用魔方变换的思想,将二值序列转换所得的整数序列与图像像素值运算后,对图像的行列分别作循环移位完成对图像的加密。实验结果分析表明,该加密方案具有良好的图像加密效果,对于常见的攻击具有较强的抗干扰能力。     

横向联邦学习中PCA差分隐私数据发布算法

为了让不同组织在保护本地敏感数据和降维后发布数据隐私的前提下,联合使用PCA进行降维和数据发布,提出横向联邦PCA差分隐私数据发布算法。引入随机种子联合协商方案,在各站点之间以较少通信代价生成相同随机噪声矩阵。提出本地噪声均分方案,将均分噪声加在本地协方差矩阵上。一方面,保护本地数据隐私;另一方面,减少了噪声添加量,并且达到与中心化差分隐私PCA算法相同的噪声水平。理论分析表明,该算法满足差分隐私,保证了本地数据和发布数据的隐私性,较同类算法噪声添加量降低。实验从隐私性和可用性角度评估该算法,证明该算法与同类算法相比具有更高的可用性。     

采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法

针对阿奎拉优化算法（AO）存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法（HAO）。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。     

基于分形编码和LIC混沌系统的图像压缩加密算法

随着数字图像在网络中的广泛应用,其在安全、传输、存储等方面的问题亟待解决。提出的算法为分形编码提供了新型安全方案,分形图像编码具有压缩比高和重构质量高的特点,而混沌的不可预测性和初值敏感性适用于图像加密,将分形编码和混沌加密有效结合可以充分发挥两者的优势。此外,通过耦合增强构造新的混沌系统,改善了种子映射复杂度低、混沌范围有限等问题,并设计了置乱扩散同时进行的加密结构来提高算法效率。实验表明,提出的算法的密钥空间大、密钥敏感性强、相邻像素相关系数和信息熵都接近理想值,能够抵抗多种常见攻击,且加密速度更快,能满足实际应用的需要。压缩性能方面,在满足重构视觉质量的同时达到了较其他方案更高的压缩比。     

土石坝渗压水位极值预测

渗压水位极值预测是监控土石坝安全的主要途径之一,目前用于渗压水位极值预测方法需给出正确的自变量。渗压水位极值最主要的影响因素是上游水位,当渗压水位极值与上游水位相关性弱时,预测模型准确度低。提出一种仅考虑测值序列、不考虑自变量的渗压水位极值预测及评价方法。该方法基于最大Lyapunov指数建立预测模型,利用马氏链的遍历性和平稳分布对该无自变量模型进行评价。算例表明:对于与自变量相关性弱的渗压水位极值,预测模型的预测效果优于常规方法,误差评估模型评价合理。基于混沌理论和随机过程的预测模型及评价方法能形成一套精度较高、实用性强的序列预测及评价方法,覆盖常规预测方法的弱能力区域,可用于建立自变量不明确的测值序列预测模型。     

基于D-FNN的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法

针对电网混沌铁磁谐振系统产生的混沌现象,提出基于动态模糊神经网络的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法。该方法采用动态模糊神经网络来逼近系统的非线性部分,消除了过电压的混沌现象,将系统稳定到目标位置,实现了对系统的非线性补偿控制。Matlab仿真结果表明,基于动态模糊神经网络的非线性补偿控制方法控制结果正确,响应快速。     

基于混沌序列的跳频信号源FPGA设计与实现

提出了一种基于混沌序列的跳频信号源的设计及硬件实现方法;该方法基于FPGA技术,以Logistic混沌映射电路作为跳频序列发生器,以直接数字频率合成器作为跳频信号源的基础;在FPGA上完成数字频率合成,并利用高性能的AD9777实现数模转换;实验测试结果表明,该信号源在2MHz～32MHz频率范围内,实现了16个频点的跳变频率且性能良好,能够满足实际工程的需要。