时滞无关的CNN稳定性分析及保密通信应用

doi:10.3969/j.issn.1000-3428.2013.01.036

计算机工程 ›› 2013, Vol. 39 ›› Issue (1): 168-174. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.01.036

时滞无关的CNN稳定性分析及保密通信应用

张小红，李德音

(江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000)

收稿日期:2012-03-05 修回日期:2012-05-14 出版日期:2013-01-15 发布日期:2013-01-13
作者简介:张小红(1966－)，女，博士，主研方向：广义混沌同步，细胞神经网络，扩频通信；李德音，硕士研究生
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(11062002)；江西省自然科学基金资助项目(2010GZS0083)；江西省教育厅科技计划基金资助项目(GJJ11470)

Stability Analysis of Delay-independent Cellular Neural Network and Its Application in Secret Communication

ZHANG Xiao-hong, LI De-yin

(School of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China)

Received:2012-03-05 Revised:2012-05-14 Online:2013-01-15 Published:2013-01-13

摘要/Abstract

摘要： 针对存在延时情况下的细胞神经网络系统稳定性判定问题，构造新型Lyapunov-Krasovskii泛函并结合Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式，得到用于判定时滞细胞神经网络具有唯一平衡点和全局渐近稳定性的一组充分条件。数值仿真实验结果证明，该判定条件具有较好的可验证性和可实现性，且与时滞无关，适用于保密通信。

关键词: 细胞神经网络, 全局渐近稳定性, 时滞无关, Lyapunov-Krasovskii泛函, 线性矩阵不等式, 保密通信

Abstract: Determining stability problems of Cellular Neural Network(CNN) with delays is researched and a set of sufficient conditions which is used to judge whether cellular neural networks with delays has a unique equilibrium and global asymptotic stability is received. A new Lyapunov-Krasovskii functional is constructed and methods including Lyapunov stability theory and linear matrix inequalities is adopted. The digital simulation results prove effectiveness with feasibility and delay-independent property of the judgment condition. Examples are given to illustrate the good application of the conclusion in secure communication.

Key words: Cellular Neural Network(CNN), global asymptotic stability, delay-independent, Lyapunov-Krasovskii functional, Linear Matrix Inequalities(LMI), secret communication

中图分类号:

TP393

张小红, 李德音. 时滞无关的CNN稳定性分析及保密通信应用[J]. 计算机工程, 2013, 39(1): 168-174.

ZHANG Xiao-Gong, LI De-Yin. Stability Analysis of Delay-independent Cellular Neural Network and Its Application in Secret Communication[J]. Computer Engineering, 2013, 39(1): 168-174.

http://www.ecice06.com/CN/Y2013/V39/I1/168

参考文献

[1]Chua L O, Yang L. Cellular Neural Networks Theory[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems, 1988, 35(10): 1257-1272.
[2]Chua L O, Yang L. Cellular Neural Networks Applica- tions[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems, 1988, 35(10): 1273-1290.
[3]Masakazu K, Takashi I, Yoshifumi N. Cellular Neural Network with Dynamic Template and Its Output Characteristics[C]//Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. [S. l.]: IEEE Press, 2009: 1552-1558.
[4]Liu Derong, Zhang Yi, Zhang Huaguang. A Self-learning Call Admission Control Scheme for CDMA Cellular Networks[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2005, 16(5): 1219-1228.
[5]盛立, 杨慧中, 楼旭阳. 具有漏泄时滞的高阶细胞神经网络的多周期性分析[J]. 控制理论与应用, 2010, 27(1): 103-106.
[6]刘德友, 张建华, 关新平, 等. 基于LMI的时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性分析[J]. 应用数学和力学, 2008, 29(6): 811-816.
[7]卢小梅, 陈武华, 杨宣访. 时滞细胞神经网络部分状态脉冲镇定[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 810-816.
[8]周凤燕. 噪声扰动下的广义时滞细胞神经网络稳定性分析[J]. 工程数学学报, 2011, 28(5): 655-664.
[9]Fridman E, Shaked U. Delay-dependent Stability and H∞ Control: Constant and Time-varying Delays[J]. Interna- tional Journal of Control, 2003, 76(1): 48-60.
[10]莫玉忠, 丁明智, 虞继敏. 变时滞非线性细胞神经网络稳定性分析[J]. 重庆邮电大学学报: 自然科学版, 2010, 22(6): 817-822.
[11]Fridman E, Shaked U. Parameter Dependent Stability and Stabilization of Uncertain Time-delay Systems[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2003, 53(5): 861-866.
[12]刘江. 变时滞细胞神经网络稳定性分析[J]. 数学的实践与认识, 2009, 39(15): 194-199.
[13]汤敏. 标准细胞神经网络完全稳定性分析及初步应用[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(2): 173-175.
[14]张雪娟, 王冠香, 刘华. 有噪及无噪的时滞细胞神经网络稳定性分析[J]. 应用数学和力学, 2008, 29(11): 1293-1302.
[15]Yu Wenwu. A LMI-based Approach to Global Asymptotic Stability of Neural Networks with Time Varying Delays[J]. Nonlinear Dynamics, 2007, 48(1): 165-174.
[16]贾伟凤, 曾囡莉, 廖晓昕. 关于Hopfield型神经网络稳定性的注记[J]. 华中科技大学学报: 自然科学版, 2003, 31(8): 74-76.
[17]罗日才, 许弘雷. 一类中立型时滞神经网络的全局渐近稳定性[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(6): 30-32.

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[2]	李晓星, 孟坤. 保障内容安全的量子密钥应用综述[J]. 计算机工程, 2019, 45(12): 19-25,37.
[3]	钟先锋,汤煜,金标,吴腾,李凤芝,刘尉悦. 星地量子密钥分发中的数据协调方法[J]. 计算机工程, 2017, 43(4): 122-125.
[4]	吴海霞，冯伟，冉维. 改进的区间变时滞基因调控网络稳定性准则[J]. 计算机工程, 2014, 40(6): 262-266,271.
[5]	彭静玉，赵鹤鸣. 彩色图像加密与压缩关联算法[J]. 计算机工程, 2014, 40(5): 139-143.
[6]	樊金荣, 方华京. 具有时变采样周期的网络化控制系统故障检测[J]. 计算机工程, 2013, 39(3): 289-294.
[7]	马卫国，杨忠. 网络化非线性系统的非脆弱H∞控制[J]. 计算机工程, 2013, 39(11): 68-73.
[8]	胡成军, 李传东. 混沌指数同步在保密通信中的应用[J]. 计算机工程, 2012, 38(2): 148-150.
[9]	齐迹, 姚仲敏. 随机网络中的H∞输出跟踪控制研究[J]. 计算机工程, 2012, 38(01): 245-247.
[10]	沈少捷, 韩正之. 基于自适应观测器的混沌保密通信系统[J]. 计算机工程, 2011, 37(20): 55-56.
[11]	瞿少成, 刘娣, 陈婵. 基于超混沌Lorenz系统同步控制的保密通信[J]. 计算机工程, 2011, 37(20): 69-70.
[12]	张付臣, 杨洪亮. 线性反馈控制在保密通信中的应用[J]. 计算机工程, 2011, 37(14): 259-261.
[13]	冯广;王钦若;刘洪伟. 不确定时延网络控制系统的优化控制实现[J]. 计算机工程, 2010, 36(8): 27-29.
[14]	孙尚, 彭华. 基于分数延迟滤波器的宽带信号采样系统[J]. 计算机工程, 2010, 36(23): 95-97.
[15]	刘自鑫, 吕恕, 钟守铭, 叶茂. 时变时滞NCS控制器的改进设计[J]. 计算机工程, 2010, 36(20): 32-33.

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