基于FPGA的混沌神经网络同步实时实现

张建勋; 杨钊; 虞名海; 胡卫生; 义理林

doi:10.13756/j.gtxyj.2021.03.001

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基于FPGA的混沌神经网络同步实时实现

光通信系统与网络技术

- 基于FPGA的混沌神经网络同步实时实现
- Real-time Implementation of Chaos Synchronization Using Neural Network based on FPGA
- 光通信研究 2021年第3期页码：1-5
- 作者机构：
  
  1.上海交通大学　区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室，上海　200240
  2.中国人民解放军66389部队，郑州　451100
- 作者简介：
  
  张建勋（1986-），男，河南郑州人。硕士，主要研究方向为保密通信。
  义理林，教授。E-mail：lilinyi@sjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2019YFB1803803)
- DOI：10.13756/j.gtxyj.2021.03.001
  中图分类号： TN918
- 纸质出版日期：2021-06-10，
  
  收稿日期：2020-12-01，
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张建勋, 杨钊, 虞名海, 等. 基于FPGA的混沌神经网络同步实时实现[J]. 光通信研究, 2021,(3):1-5.

ZHANG Jian-xun, YANG Zhao, YU Ming-hai, et al. Real-time Implementation of Chaos Synchronization Using Neural Network based on FPGA[J]. Study on Optical Communications, 2021,(3):1-5.
张建勋, 杨钊, 虞名海, 等. 基于FPGA的混沌神经网络同步实时实现[J]. 光通信研究, 2021,(3):1-5. DOI： 10.13756/j.gtxyj.2021.03.001.

ZHANG Jian-xun, YANG Zhao, YU Ming-hai, et al. Real-time Implementation of Chaos Synchronization Using Neural Network based on FPGA[J]. Study on Optical Communications, 2021,(3):1-5. DOI： 10.13756/j.gtxyj.2021.03.001.

摘要

混沌作为一种非周期、类随机以及初值敏感的非线性动力学现象，是保密通信重要的传输载体。针对传统的混沌同步方式结构复杂和实现难度大的问题，文章提出通过现场可编程门阵列（FPGA）实现神经网络的方法来对混沌进行同步。在发射端使用FPGA，根据洛伦兹状态方程生成混沌信号，并对传输信号进行实时加密，利用神经网络对混沌发射系统进行精确的数学建模，在接收端通过训练好的神经网络模型对信号进行解密，并将神经网络模型在FPGA上验证通过，最终成功实现了对10 Mbit/s信号的实时加密和解密。该方法极大简化了混沌保密通信系统的同步结构，为点对多点的实时混沌保密通信提供了可能。

Abstract

As a kind of non-periodic

random-like

and initial sensitive nonlinear dynamic phenomenon

chaos is an important transmission carrier for secure communication. Aiming at the problem of complex structure and difficult realization of the traditional chaos synchronization method

this paper proposes a neural network method based on Field Programmable Gate Array (FPGA) to synchronize chaos. At the transmitter side

FPGA is used to generate a chaotic signal according to the Lorenz state equation

and the transmission signal is encrypted in real-time mode. The neural network is used to model the chaotic transmitter precisely

and the signal is decrypted by the trained neural network at the receiver side

which is verified on FPGA. Finally

the real-time encryption and decryption of a 10 Mbit/s signal are realized successfully. This method greatly simplifies the synchronization structure of a chaotic secure communication system and makes it possible for point to multipoint real-time chaotic communication.

关键词

混沌同步神经网络实时现场可编程门阵列

Keywords

chaos synchronizationneural networkreal-timeFPGA

references

Lorenz E N. Deterministic Nonperiodic Flows[J]. Journal of Atmospheric Sciences, 1963, 20: 130-141.

Pecora L M, Carroll T L. Synchronization in Chaotic System[J]. Physical Review Letters, 1990, 64(8): 821-824.

Yang T, Chua L O. Secure Communication via Chaotic Parameter Modulation[J]. IEEE Transactions on CAS-I, 1996, 43(9): 817-819.

Cuomo K M. Circuit Implementation of Synchronized Chaos with Application to Communication[J]. Physical Review Letters, 1995, 74(1): 65-68.

Kocarev L, Parlitz U. General Synchronization with Application to Communication[J]. Physical Review Letters, 1995, 74(25): 5028-5031.

Annovazzi-Lodi V, Benedetti M, Merlo S, et al. Optical Chaos Masking of Video Signals[J]. IEEE Photonics Technology Letters, 2005, 17(9): 1995-1997.

Argyris A, Syvridis D, Larger L, et al. Chaos-based Communications at High Bit Rates Using Commercial Fiber-optic Links[J]. Nature, 2005, 438(7066): 343.

Ke J X, Yi L L, Yang Z, et al. 32 Gbit/s Chaotic Optical Communications by Deep-learning-based Chaos Synchronization[J]. Optics Letters, 2019, 44(23): 5776-5779.

李国辉, 李亚安, 杨洪.混沌吸引子的DSP Builder设计方法[J].探测与控制学报, 2009, 31(6): 60-63.

杨云朋, 柯俊翔, 义理林.基于神经网络同步的全光通信[J].光通信研究, 2019(6): 1-4.

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