Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đồng bộ hóa thích ứng trong mạng động lực học phức tạp bậc phân số đa đầu ra và truyền thông an toàn
Tóm tắt
Bài báo này đề cập đến đồng bộ hóa thích ứng của các mạng động lực học phức tạp với các nút bậc phân số và ứng dụng của nó trong truyền thông an toàn thông qua điều biến tham số hỗn loạn. Mạng phức tạp bao gồm nhiều hệ thống bậc phân số có các tham số không khớp và các chức năng liên kết được đưa ra để thực hiện đồng bộ hóa mạng. Chúng tôi giới thiệu điều kiện đồng bộ hóa đại số bậc phân số (FASC) và điều kiện nhận dạng đại số bậc phân số (FAIC) được sử dụng để biết liệu các vấn đề đồng bộ hóa và ước lượng tham số có thể được giải quyết hay không. Để khắc phục những vấn đề này, một phương pháp đồng bộ hóa thích ứng được thiết kế; chiến lược bao gồm việc đề xuất nhiều hệ thống thu nhận có xu hướng theo dõi bất đối xứng các hệ thống phát không chắc chắn. Các chức năng liên kết và tham số của các hệ thống thu nhận được điều chỉnh liên tục theo một bộ điều khiển thích ứng hình sigmoid (SLAC) phù hợp, cho đến khi các lỗi đầu ra đo lường hội tụ về không, do đó, việc đồng bộ hóa giữa nguồn phát và nguồn thu được thực hiện và các tín hiệu thông điệp được phục hồi. Thực tế, phân tích độ ổn định của lỗi đồng bộ hóa dựa trên phương pháp trực tiếp Lyapunov bậc phân số. Cuối cùng, các kết quả số liệu khẳng định hiệu suất thỏa đáng của sơ đồ được đề xuất thông qua đồng bộ hóa của một mạng phức tạp bao gồm nhiều hệ thống hỗn loạn thống nhất bậc phân số.
Từ khóa
#đồng bộ hóa thích ứng #mạng động lực học phức tạp #bậc phân số #truyền thông an toàn #điều biến tham số hỗn loạnTài liệu tham khảo
M., Rubinov, O. Sporns, Neuroimage 52, 1059 (2010)
D.H. Ji, S.C. Jeong, J.H. Park, S.M. Lee, S.C. Won, Appl. Math. Comput. 218, 4872 (2012)
H. Liu, J.A. Lu, J. Lü, D.J. Hill, Automatica 45, 1799 (2009)
W. Zhen, H. Xia, L. Yu-Xia, S. Xiao-Na, Chin. Phys. B 22, 010504 (2013)
P. Muthukumar, P. Balasubramaniam, K. Ratnavelu, Nonlinear Dyn. 77, 1547 (2014)
A. Kiani-B, K. Fallahi, N. Pariz, H. Leung, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul. 14, 863 (2009)
C. Yin, S. Dadras, S. Zhong, Y. Chen, Appl. Math. Model. 37, 2469 (2013)
D. Chen, R. Zhang, J.C. Sprott, H. Chen, X. Ma, Chaos 22, 023130 (2012)
I. Grigorenko, E. Grigorenko, Phys. Rev. Lett. 91, 034101 (2003)
I. Petráš, Chaos, Solitons Fractals 38, 140 (2008)
X.Y. Wang, M.J. Wang, Chaos 17, 033106 (2007)
M.S. Tavazoei, M. Haeri, Physica D 237, 440 (2015)
C.A. Monje, Y. Chen, B.M. Vinagre, D. Xue, V. Feliu, Fractional-order Systems and Controls: Fundamentals and Applications (Springer, London, 2010)
H. Sheng, Y. Chen, T. Qiu, Fractional Processes and Fractional-order Signal Processing: Techniques and Applications (Springer, London, 2012)
V.E. Tarasov, Fractional Dynamics: Applications of Fractional Calculus to Dynamics of Particles, Fields and Media (Springer, New York, 2010)
A.W. Wharmby, R.L. Bagley, Int. J. Eng. Sci. 93, 1 (2015)
S. Ghasemi, A. Tabesh, J. Askari-Marnani, IEEE Trans. Energy Convers. 29, 780 (2014)
R.E. Gutiérrez-Carvajal, L.F. De Melo, J.M. Rosario, J.T. Machado, Int. J. Syst. Sci. 47, 2169 (2016)
L. Bruzzone, G. Bozzini, Int. J. Mech. Control 10, 39 (2009)
P. Ghamisi, M.S. Couceiro, J.A. Benediktsson, N.M. Ferreira, Exp. Syst. Appl. 39, 12407 (2012)
K.N. Yu, C.K. Liao, J. Appl. Res. Technol. 13, 238 (2015)
R. Martínez-Martínez, J.L. Mata-Machuca, R. Martínez-Guerra, J.A. León, G. Fernández-Anaya, Appl. Math. Comput. 218, 3338 (2011)
R. Martínez-Guerra, J.L. Mata-Machuca, Nonlinear Dyn. 77, 1237 (2014)
X. Wu, J. Li, G. Chen, J. Franklin Inst. 345, 392 (2008)
A. Kilbas, H. Srivastava, J. Trujillo, Theory and Applications of Fractional Differential Equations (Elsevier, The Netherlands, 2006)
X. Chen, C.X. Liu, F.Q. Wang, Chin. Phys. B 17, 1664 (2008)
Y. Li, Y. Chen, I. Podlubny, Automatica 45, 1965 (2009)
E.S. Alaviyan, S. Balochian, Int. J. Autom. Comput. 12, 440 (2015)