信息系統(tǒng)的非線性動力學控制研究.pdf

1、信息系統(tǒng)為復雜系統(tǒng)。復雜性科學被稱為是科學史上繼相對論和量子力學之后的又一次革命,它的出現(xiàn)極大地促進了科學向縱深發(fā)展,標志著人類的認識水平步入了一個嶄新的階段。非線性是復雜系統(tǒng)的一個重要特征,因此采用非線性動力學理論解決復雜系統(tǒng)問題成為一條主要而又有效的途徑。本文將從非線性動力學角度出發(fā),研究信息系統(tǒng)中,包括神經(jīng)信息系統(tǒng)和通信信息系統(tǒng),一些難以用傳統(tǒng)方法解決的控制問題。
　　 首先,對神經(jīng)信息系統(tǒng)的研究表明,生理參數(shù)變化引發(fā)生物

2、系統(tǒng)分岔可能是某些神經(jīng)系統(tǒng)方面疾病的誘因。因此對分岔的穩(wěn)定性控制研究在神經(jīng)科學中占有十分重要的地位。本文以Hodgkin-Huxley神經(jīng)元模型為研究對象,提出了一種利用washout濾波器控制函數(shù)的線性項來穩(wěn)定Hopf分岔的新方法。通過應用Routh-Hurwitz穩(wěn)定性判據(jù),推導出使Hopf分岔穩(wěn)定的控制系數(shù)范圍,并且經(jīng)過仿真證實了該方法的有效性。
　　 其次,從非線性動力學角度來看,神經(jīng)信息系統(tǒng)中的短期記憶工作在雙穩(wěn)態(tài)動力

3、學區(qū)域,該區(qū)域的起點為雙重極限環(huán)分岔。所以對雙重極限環(huán)分岔點的控制研究將為與記憶有關疾病的治療提供有效方法和理論依據(jù)。本文提出一種利用washout濾波器控制函數(shù)的立方項來改變Fitzttugh-Nagumo神經(jīng)元模型雙重極限環(huán)分岔點的新方法。該方法應用中心流形定理和規(guī)范形理論,推導出加入控制后閉環(huán)系統(tǒng)控制系數(shù)的取值范圍。改變控制系數(shù)的大小就能夠將該分岔點前移或置后。
　　 最后,基于對前兩個具有明確數(shù)學表達形式系統(tǒng)的研究,提出

4、了一種用于通信信息系統(tǒng)中抑制Turbo迭代譯碼算法的非線性動力學行為的新控制方法。研究表明,Turbo迭代譯碼中存在分岔、混沌等動力學行為,嚴重影響了譯碼性能。本文提出了一種改進的Mexican hat小波函數(shù)控制方法。該方法利用小波函數(shù)具有收斂性的特點,使迭代譯碼算法避開了低信噪比區(qū)域出現(xiàn)的動力學行為,快速收斂到一個不動點上。仿真結果表明所提出的方法明顯降低了譯碼復雜度,使Turbo迭代譯碼算法在動力學區(qū)域內的譯碼性能平均改善了0.3