Nghiên cứu các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗ loạn

Một trong những lý do chính, đó là vì việc nghiên cứu về các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn chưa được áp dụng nhiều trong thực tế các hệ thống viễn thông mà chỉ dừng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

-

PHẠM ĐĂNG BUA

NGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT ĐỒNG BỘ

TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN HỖN LOẠN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS VŨ VĂN YÊM

Hà Nội – Năm 2014

M ỤC LỤC

Lời cảm ơn 4

LỜI CAM ĐOAN 5

TÓM TẮT LUẬN VĂN 6

SUMMARY OF THE THESIS 8

DANH SÁCH CÁC THU ẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT 10

DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ 12

MỞ ĐẦU 18

1 Lý do chọn đề tài 18

2 Lịch sử nghiên cứu 18

3 Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu 22

4 Đóng góp mới của luận văn 22

5 Phương pháp nghiên cứu 23

6 Kết cấu của luận văn 23

NỘI DUNG 25

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ THÔNG TIN SỐ SỬ DỤNG ĐẶC TÍNH HỖN LOẠN VÀ ĐỘNG HỌC PHI TUYẾN 25

1.1 Giới thiệu 25

1.2 Truyền thông vô tuyến dựa trên động học phi tuyến và hỗn loạn 27

1.3 Tổng quan về hỗn loạn 28

1.3.1 Giới thiệu 28

1.3.2 Ứng dụng hỗn loạn vào truyền thông 29

1.3.2.1 Điều chế tương tự 29

1.3.2.2 Điều chế số 29

1.3 2.3 Trải phổ dãy trực tiếp 30

1.4 Truyền thông vô tuyến dựa trên động học phi tuyến và hỗn loạn 31

1.4.1 Thông tin vô tuyến sử dụng sóng mang hỗn loạn 31

1.4.2 Điều chế vị trí xung hỗn loạn vô tuyến 38

1.5 Một số hệ thống hỗn loạn điển hình 41

1.5.1 Hệ thống Lorenz 41

1.5.2 Hệ thống Rossler 42

1.5.3 Mạch Chua 43

1.5.4 Mạch dao động Colpitts 44

Kết luận chương 1 45

Chương 2 TỔNG QUAN CÁC KỸ THUẬT ĐỒNG BỘ TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN HỖN LOẠN 46

2.1 Giới thiệu 46

2.2 Khái niệm cơ bản về đồng bộ hỗn loạn 47

2.3 Tổng quát hóa các nội dung đã được nghiên cứu 48

2.4 Đồng bộ có mã hóa thông tin 49

Kết luận 54

2.4 Một số kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn 55

2.4.1 Khái niệm về một số loại đồng bộ trong hệ thống hỗn loạn

55

2.4.2 Đồng bộ dự đoán 56

2.4.2.1 Giới thiệu 56

2.4.2.2 Một số ví dụ 58

2.4.3 Đồng bộ tổng quát 60

2.4.3.1 Giới thiệu 60

2.4.3.2 Lý thuyết về đồng bộ tổng quát 61

2.4.3.3 Đồng bộ tổng quát trong các hệ thống 61

Kết luận 64

2.4.4 Đồng bộ trễ 64

2.4.4.1 Giới thiệu 64

2.4.4.2 Lý thuyết về đồng bộ trễ 64

2.4.5 Đồng bộ xạ ảnh 66

2.4.5.1 Giới thiệu 66

2.4.5.2 Đồng bộ xạ ảnh trong hệ thống hỗn loạn MLCL 66

2.4.5.3 Điều khiển trong đồng bộ xạ ảnh 70

Kết luận 73

2.4.6 Đồng bộ hoàn chỉnh ngược 73

2.4.6.1 Giới thiệu 73

2.4.6.2 Đồng bộ hoàn chỉnh ngược trong hệ thống đa hồi tiếp Ikeda 73

Kết luận 76

Kết luận chương 2 76

Chương 3 PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ

B Ộ PHÁT TÍN HIỆU DAO ĐỘNG HỖN LOẠN 77

3.1 Gi ới thiệu hệ thống hỗn loạn 77

3.2 Hệ thống Lorenz 77

3.3 H ệ thống Rossler 85

3.3 Hệ thống Linz và Sprott 91

3.4 Hệ thống Chua 98

Kết luận chương 3 106

Chương 4 NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ĐỒNG BỘ TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN H ỖN LOẠN VÀ ÁP DỤNG KỸ THUẬT ĐỒNG BỘ HOÀN CH ỈNH TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN HỖN LOẠN 107

4.1 Đồng bộ hỗn loạn 107

4.2 Kh ả năng đồng bộ từ việc kiểm soát hệ thống hỗn loạn 108

4.2.1 Khả năng kiểm soát nội tại cho khả năng đồng bộ hoàn chỉnh

109

4.2.2 Khả năng theo dõi nội tại cho khả năng đồng bộ hoàn chỉnh 110

4.3 Kh ả năng đồng bộ hoàn chỉnh 111

4.4 Đồng bộ hệ thống Lorenz 112

4.4.5 Đồng bộ hoàn chỉnh hệ thống Lorenz sử dụng mô phỏng thuần túy toán học 127

4.5 Đồng bộ hệ thống Rossler 132

4.6 Đồng bộ của hệ thống Linz và Spott 143

4.7 Đồng bộ hệ thống Chua 152

Kết luận chương 4 164

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU 165

KẾT LUẬN 165

HƯỚNG NGHIÊN CỨU 166

DANH M ỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 167

PHỤ LỤC HÌNH VẼ MÔ PHỎNG CÁC KIẾN TRÚC SIMULINK 172

Lời cảm ơn

Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đối với các thầy giáo, cô giáo - các nhà khoa học của Viện Điện tử Viễn thông, Viện Đào tạo Sau đại học - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã tạo điều kiện tốt nhất cho em trong suốt thời gian học

tập và nghiên cứu tại trường Đặc biệt, em xin cảm ơn thầy giáo PGS TS Vũ

Văn Yêm đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn, định hướng nghiên cứu và giúp đỡ em

trong quá trình làm luận văn Đề tài rất mới và khó, mặc dù đã cố gắng hết sức, song luận văn của em vẫn còn nhiều thiếu sót, kính mong Quý thầy cô và đồng nghiệp đóng góp ý kiến để luận văn của em được hoàn thiện hơn

Cảm ơn gia đình, bạn bè và những người thân đã tạo điều kiện, động viên giúp đỡ em hoàn thành luận văn thạc sĩ của mình

Em xin trân trọng cảm ơn!

Hà Nội, ngày 23 tháng 03 năm 2014

Học viên

Phạm Đăng Bua

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan những nội dung trong luận văn này là do tôi tự nghiên cứu và

th ực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Vũ Văn Yêm

Hà Nội, ngày 23 tháng 03 năm 2014

Học viên:

Phạm Đăng Bua

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Tín hiệu hỗn loạn, nhất là hỗn loạn trong viễn thông đã được biết đến từ lâu thông qua các nghiên cứu về điều chế xung hỗn loạn, trải phổ tín hiệu hỗn loạn… Sự thực là

hiện tượng hỗn loạn hiện diện trong hầu như tất cả các ngành khoa học như: toán học,

vật lý, y học, sinh học, thiên văn và dự báo thời tiết, viễn thông… Nhưng riêng trong lĩnh vực viễn thông, hỗn loạn vẫn chưa được ứng dụng rộng rãi Mặc dù tín hiệu hỗn

loạn có tính bảo mật truyền thông rất cao Một trong những lý do chính, đó là vì việc nghiên cứu về các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn chưa được áp

dụng nhiều trong thực tế các hệ thống viễn thông mà chỉ dừng lại ở các nghiên cứu, ứng

dụng trong quân sự và công nghệ cao của các nước có nền khoa học phát triển trên thế

giới Kể từ khi công bố khoa học của Louis M Pecora và Thomas L Carrol thuộc viện nghiên cứu hải quân Mỹ đưa ra trong bài báo “Synchronization in Chaotic System” đăng trên tạp chí Physical Review Letters năm 1990 thì việc nghiên cứu về đồng bộ hỗn loạn trong hệ thống thông tin mới có bước đột phá từ đây Trong bài báo, Pecora và Carrol

đã tiến hành đồng bộ các hệ thống hỗn loạn bằng cách kết nối hệ thống hỗn loạn phụ (Slave) phi tuyến với hệ thống hỗn loạn chủ (Master) bằng tín hiệu điều khiển thông thường Họ đã sử dụng tiêu chuẩn là dấu hiệu của các số mũ phụ Lyapunov Họ đã tiến hành đồng bộ hỗn loạn trên mạch điện tử thật áp dụng ý tưởng trên Điều đó đã chứng

tỏ khả năng đồng bộ giữa các hệ thống thông tin hỗn loạn là hoàn toàn khả thi và có khả năng ứng dụng cao trong viễn thông cũng như các ngành khoa học khác có liên quan đến hỗn loạn Tính khả thi để đồng bộ hai hệ thống hỗn loạn lần đầu tiên được thực hiện

dựa trên lý thuyết đề xuất bởi Pecora và Carroll, và sau đó được tổng quát cho khái niệm đồng bộ tích cực - thụ động (Master - Slave) được đề xuất bởi Kocarev và Parlitz Chính

vì thành công trong việc nghiên cứu đồng bộ hỗn loạn của Pecora và Carrol, Kocarev

và Parlitz cùng với các nhà khoa học tiên phong khác trong lĩnh vực nghiên cứu các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn đã khiến cho đồng bộ hỗn loạn ngày càng trở thành đề tài được quan tâm và nghiên cứu của các nhà khoa học trên toàn thế

giới trong tất cả các lĩnh vực nói chung và viễn thông nói riêng

Với mục đích của luận văn là nghiên cứu các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn, tác giả muốn đóng góp một phần nhỏ việc tổng hợp kiến thức về mặt

lý thuyết của động học phi tuyến và hỗn loạn ứng dụng trong truyền thông, ví dụ như điều chế xung hỗn loạn, trải phổ tín hiệu hỗn loạn… đã được nghiên cứu bởi các nhà khoa học Tác giả nghiên cứu lý thuyết các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin

hỗn loạn, đồng bộ hỗn loạn có mã hóa thông tin để phục vụ trong truyền thông Tác giả

tổng hợp, phân tích các phương pháp đồng bộ hỗn loạn đã được nghiên cứu: đồng bộ

tổng quát, đồng bộ pha, đồng bộ trễ, đồng bộ dự đoán, đồng bộ xạ ảnh, đồng bộ hoàn

chỉnh, đồng bộ hoàn chỉnh ngược Sau đó, tác giả đi sâu vào việc thiết kế, mô phỏng 4

hệ thống thông tin hỗn loạn điển hình là Lorenz, Rossler, Chua, Linz và Sprott trên Matlab-Simulink Tác giả đi sâu vào nghiên cứu đồng bộ hoàn chỉnh tiếp cận theo quan điểm hình học, các hệ phương trình vi phân được phân tích và tính toán sử dụng công

cụ toán học chính ở đây là ma trận Tác giả tính toán lỗi hệ thống đồng bộ, tính toán và thiết kế lệnh điều khiển đồng bộ hỗn loạn trên Matlab-Simulink Các bộ tạo dao động

hỗn loạn trên sẽ được tiếp tục dùng để mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh sử dụng một tín

hiệu là lệnh điều khiển đồng bộ hỗn loạn Các kết quả đồng bộ sẽ được đưa ra dưới dạng

đồ thị, bảng biểu và các attractor để chứng minh chính xác hệ thống đã đạt được đồng

bộ hoàn chỉnh Thiết kế mô hình đồng bộ hoàn chỉnh của các hệ thống thông tin hỗn

loạn trên là khá chi tiết và sẽ được sử dụng làm hướng nghiên tiếp theo của luận văn đó

là thiết kế, lập trình đồng bộ hoàn chỉnh mạch trên vi mạch khả trình FPGA Tác giả cũng có thể làm theo hướng thiết kế và chế tạo mạch điện tử đồng bộ hoàn chỉnh sử

dụng linh kiện chính đơn giản là vi mạch khuếch đại thuật toán

SUMMARY OF THE THESIS

Signal of chaos especially chaos in tele-communication was already known many years ago through the studies about modulating chaotic impulsion, spreading chaotic signal The fact that phenomenon of chaos has occurred in almost sciencies such as mathematics, physics, medecine, biology, astronomy, weather forcast tele-communication, philosophy, but especially in the field of tele-communication, chaos has not been widely applied although signal of chaos has a very hight secrecy of communication One of the main reasons is that the studies about the techniques of synchronization in the system of chaotic communication have not been widely applied

in the system of tele-communication however they stand at the studies of applying in military, excellent industries of the countries with the developed sciencies in the world Since when the scientific promulgation of Louis M Pecora and Thomas L Carrol belonging to the US institute of naval forces was presented in the article

“synchronization in chaotic system” published on the magazine “Physical Review letters 1990”, from that time on the studies about synchronization of chaos in the system of communication have rapidly developed In the article, Pecora and Carrol had carried out synchronizing the chaotic systems by combining the minor chaotic non-clinear system with the chaotic Master system by using normal controll signal They had used the standard which was the sign of minor exponents Lyapunov They had carried out synchronizing chaos on the real electric circuit applying that idea The matter had proved that the ability of synchronizing chaotic communication systems was completely possible and it could have excellent possibility of applying in tele-communication as well as in other sciences concerning with chaos It was possible to synchonize two chaotic systems which was firstly carried out on the theory presented by Pecora and Carroll, then comprehended for the idea of active and passive synchonization (Master – Slave) presented by Kocarev and Patlitz It was the success in studying synchronizing chaos by Pecora and Carroll, Kocarev and Patlitz, and other advanced scientists in the field of studying the techniques of synchonization in the chaotic communication systems that made synchronizing chaos become the subject which was interested and studied by the scientists all over the world in the whole fields in general and in tele-communication

in particular

Through the theme of the thesis: Studying the techniques of synchronization in chaotic communication system, we wish to take a small part in collecting knowledge about theory of non-linearities and chaos applied in tele-communication such as modulating chaotic impulsion, spreading signal already studied by the scientists We will study the theory of the techniques of synchronization in chaotic communication

system, synchronization of chaos with encoding communication in order to serve communication

tele-We will synthesize and analyze the chaotic synchronization methods were researched: general synchronization, phase synchronization, delay synchronization, anticipating synchronization, projective synchronization, complete synchronization, opposite complete synchronization After that we will carry out designing the simulink for four model chaotic communication systems such as Lorenz, Roslers, Linz and Spott and Chua on Matlab simulink We will study complete synchronization bordered according to the standpoint of geometry, the differential equation systems will be enalysed and calculated by using chief mathematical instrument which is Matric We will calculate the errors of synchronizing system, calculate and design controll command of chaotic synchronization on Matlab simulink Generators of chaotic oscilation will be still used to simulate complete synchronization using a signal which

is controll command for the complete synchronization The results of synchronization will be presented with the diagrams, lists and illustrating attractors To prove exactly the success of the complete synchronization, designing dummy of completely synchronizing the chaotic communication system is very detailed And it will be used for the next study of the thesis That is designing, programming complete synchronization of number circuit on Field Programmable Gate Array (FPGA) We can also design and make electric circuit for the complete synchronization using the main component part which simply is algorism amplification microcircuit

DANH SÁCH CÁC THU ẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT

STT Vi ết tắt Ti ếng Anh Ti ếng Việt

1 ACM Additive Chaos Modulation Điều chế cộng hỗn loạn

2 AS Anticipating Synchronization Đồng bộ dự đoán

3 BER Bit Error Rate Tỉ số lỗi bit

5 CDSK Correlation Delay Shift Keying Khóa chuyển dịch trễ tương quan

6 CMS Chaos Masking Mặt nạ hỗn loạn

8 CPPM Chaotic Pulse Position Modulation Điều chế vị trí xung hỗn loạn

10 CS Completed Synchronization Đồng bộ hoàn chỉnh

11 CSK Chaotic Shift Keying Khóa chuyển dịch hỗn loạn

12 DCSK Differential Chaos Shift Keying Khóa chuyển dịch hỗn loạn vi sai

13 DS Delay Synchronization Đồng bộ trễ

14 FIR Finite Impulse Response Đáp ứng xung hữu hạn

15 FPGA Field Programmable Gate Array Vi mạch khả trình

16 FSK Frequency Shift Keying Khóa dịch tần số

17 GS General Synchronization Đồng bộ tổng quát

18 KSE Kolmogorov-Sinai Entropy

19 OOK On-Off Keying Khóa đóng mở

20 PD Peak Detector Bộ tách sóng đỉnh

21 PHS Phase Synchronization Đồng bộ pha

22 PPM Pulse Position Modulation Điều chế vị trí xung

23 PRS Projective Synchronization Đồng bộ xạ ảnh

24 SCSK Symmetric Chaos Shift Keying Khóa chuyển dịch hỗn loạn cân bằng

25 SNR Signal-to-Noise Ratio Tỉ số tín hiệu trên tạp âm

26 WGN White Gaussian Noise Nhiễu trắng

DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Sơ đồ khối của hệ thống thông tin số 26

Hình 1.2 Hoạt động của DCSK: (a) Bộ phát và (b) Bộ thu 32

Hình 1.3 Hoạt động của CDSK: (a) bộ phát, (b) bộ thu 33

Hình 1.4 Hoạt động của SCSK: (a) bộ phát, (b) bộ thu 35

Hình 1.5 Đặc tính hoạt động của các phương pháp tách sóng dựa trên các phương pháp tương quan: (a) DCSK, (b) CDSK, và (c) SCSK 35

Hình 1.6.Hiệu năng của của các phương phápDCSK, CDSK và SCSK với M =100……

37

Hình 1.7 Minh họa cơ bản phương pháp CPPM 39

Hình 1.8 Hiệu suất làm việc của các cơ chế điều chế PPM:PPM (cơ chế điều chế vị trí xung có đồng bộ) lệch 3 dB so với BPSK;CPPM lý tưởng bao gồm sự dịch chuyển phát sinh từ KSE 40

Hinh 1.9 Sơ đồ khối của bộ thu CPPM tối ưu 41

Hình 1.10 Trạng thái hỗn loạn của hệ thống Lorenz theo thời gian (a) và quỹ đạo pha của chúng (b) 42

Hình 1.11 Trạng thái hỗn loạn của hệ thống Rossler theo thời gian (a) và quỹ đạo pha của chúng (b) 42

Hình 1.12 Sơ đồ mạch Chua 43

Hình 1.13 Đặc tuyến I-V của Chua Diode 43

Hình 1.14 Trạng thái hỗn loạn của mạch Chua 44

Hình 1.15 Sơ đồ mạch dao động Colpitts 44

Hình 1.16 Trạng thái hỗn loạn của mạch dao động Colpitts 45

Hình 2.1 Khái niệm cơ bản của truyền thông đồng bộ hỗn loạn với cùng điều kiện cùng bộ thu và bộ phát Lý tưởng nhất, các bộ phát và thu dao động hỗn loạn giống hệt nhau, được điều khiển bởi cùng một tín hiệu 46

Hình 2.2 So sánh sự đối xứng giữa máy phát và máy thu trong hệ thống thông tin hỗn loạn trước khi mã hóa và giải mã thông tin với các phương pháp CSK, CMS, và hệ thống ACM 50 Hình 2.3 So sánh dạng tín hiệu theo thời gian từ các bộ phát (vạch trên) và bộ thu (vạch dưới) và hàm tương quan của hệ thống đồng bộ quang có và không có thông tin mã hóa:

(a) và (b) không có thông tin, (c) và (d) với thông tin trong CSK, (e) và (f) với thông tin

trong CMS, và (g) và (h) với thông tin trong ACM 53

Hình 2.4 Mô hình master và Slave trong đồng bộ dự đoán 57

Hình 2.5 Vùng ổn định của miền dự đoán 58

Hình 2.6 Mối quan hệ giữa K và τ cho mô hình dự đoán với các hệ thống trong các trường hợp 60

Hình 2.7 Các hệ số mũ Lyapunov của các hệ thống liên kết như một hàm của k 63

Hình 2.8 Vòng tròn được giới hạn trong mặt phẳng x1x2 64

Hình 2.9 Kết quả mô phỏng 67

Hình 2.10 Kết quả mô phỏng với những điều kiện ban đầu khác nhau 69

Hình 2.11 Đường cong đồng bộ xạ ảnh với phản hồi tuyến tính 71

Hình 2.12 Kết quả đồng bộ xạ ảnh với phản hồi phi tuyến 72

Hình 2.13 Pha điều khiển và đáp ứng điều khiển với α =3 73

Hình 2.14 Mô phỏng bằng mô hình Ikeda 75

Hình 2.15 Mô phỏng hệ thống đồng bộ hoàn chỉnh ngược giữa x và y 75

Hình 3.1 Kiến trúc Simulink của hệ phương trình Lorenz 171

Hình 3.2a X1_out đầu ra của hệ phương trình Lorenz 79

Hình 3.2b X2_out đầu ra của hệ phương trình Lorenz 80

Hình 3.2c X3_Out đầu ra của hệ phương trình Lorenz 81

Hình 3.2c X1outs, X2outs và X3outs các đầu ra của hệ phương trình Lorenz 82

Hình 3.3a Attractor X1X2 Out của sơ đồ khối Simulink hệ Lorenz 83

Hình 3.3b Attractor X2X3 Out của sơ đồ khối Simulink hệ Lorenz 83

Hình 3.3c Attractor X3X1 Out của sơ đồ khối Simulink hệ Lorenz 84

Hình 3.3d Attractor 3 chiều X1X2X3 Out của sơ đồ khối Simulink hệ Lorenz 84

Hình 3.4 Kiến trúc Simulink mô phỏng hệ thống Rossler Master 172

Hình 3.5a Attractor X2X2 của hệ thống Rossler với γ = 2.5 86

Hình 3.5b Attractor X2X2 của hệ thống Rossler với γ = 3.5 86

Hình 3.5c Attractor X2X2 của hệ thống Rossler với γ = 4 87

Hình 3.5d Attractor X2X2 của hệ thống Rossler với γ = 5.7 87

Hình 3.6a X1 Out đầu ra của hệ phương trình Rossler 88

Hình 3.6b X2 Out đầu ra của hệ phương trình Rossler 88

Hình 3.6c X3 Out đầu ra của hệ phương trình Rossler 89

Hình 3.6d X1, X2, X3 Out đầu ra của hệ phương trình Rossler 90

Hình 3.7 Đồ thị không gian 3 chiều Attractor của hệ thống Rossler với γ = 5.7………

91

Hình 3.8 Kiến trúc Simulink của hệ phương trình Linz và Sprott 173

Hình 3.9a Attractor của sơ đồ khối mô phỏng hệ thống Linz và Sprott với α = 0.8……

93

Hình 3.9b Attractor của sơ đồ khối mô phỏng hệ thống Linz và Sprott với α = 0.675…

93

Hình 3.9c Attractor của sơ đồ khối mô phỏng hệ thống Linz và Sprott với α = 0.644… 94

Hình 3.9d Attractor của sơ đồ khối mô phỏng hệ thống Linz và Sprott với α = 0.6……

94

Hình 3.10 Kích thước không gian 3 chiều Attractor X1X2X3 của hệ thống Linz và Sprott với α = 0.6 95

Hình 3.11a X1 Out đầu ra của hệ phương trình Linz và Sprott với α = 0.6 95

Hình 3.11b X2 Out đầu ra của hệ phương trình Linz và Sprott với α = 0.6 96

Hình 3.11c X3 Out đầu ra của hệ phương trình Linz và Sprott với α = 0.6 96

Hình 3.11d X1, X2, X3 Out đầu ra của hệ phương trình Linz và Sprott với α = 0.6……

97

Hình 3.12 Mạch Chua 98

Hình 3.13 Đặc tính phi tuyến của mạch Chua 98

Hình 3.14 Kiến trúc Simulink của hệ phương trình Chua 174

Hình 3.15 Kiến trúc Simulink của hàm phi tuyến g(x1) 175

Hình 3.16a Đầu ra X1 outs của hệ phương trình Chua với thông số thiết lập ở cột A 100

Hình 3.16b Đầu ra X2 outs của hệ phương trình Chua với thông số thiết lập ở cột A 101

Hình 3.16c Đầu ra X3 outs của hệ phương trình Chua với thông số thiết lập ở cột A

101

Hình 3.16d Các đầu ra X1outs, X2outs và X3outs của hệ phương trình Chua với thông số thiết lập trong cột A 102

Hình 3.17a Atrractor X1X2 của hệ thống Chua với thông số A 103

Hình 3.17b Kích thước không gian 3 chiều Attractor hệ thống Chua với thông số A 103

Hình 3.17c Atrractor X1X2 của hệ thống Chua với thông số B 104

Hình 3.17d Kích thước không gian 3 chiều Attractor hệ thống Chua với thông số B 104

Hình 3.17e Atrractor X1X2 của hệ thống Chua với thông số C 105

Hình 3.17f Kích thước không gian 3 chiều Attractor hệ thống Chua với thông số C… 105

Hình 4.1 Kiến trúc Simulink của hệ thống Lorenz Slave 176

Hình 4.2 Kiến trúc Simulink của lệnh điều khiển u cho mô hình đồng bộ hệ thống Lorenz 177

Hình 4.3 Kiến trúc Simulink của đồng bộ hoàn chỉnh hệ thống Lorenz 178

Hình 4.4a Hệ thống Lorenz Master và Lorenz Slave với những điều kiện ban đầu khác nhau 122

Hình 4.4b Hệ thống Lorenz Master và Lorenz Slave với những điều kiện ban đầu khác nhau 123

Hình 4.5a Lệnh điều khiển u của mô hình đồng bộ hệ thống Lorenz 124

Hình 4.5b Lỗi tín hiệu e1 của mô hình đồng bộ hệ thống Lorenz 124

Hình 4.5c Lỗi tín hiệu e2 của mô hình đồng bộ hệ thống Lorenz 125

Hình 4.5d Lỗi tín hiệu e3 của mô hình đồng bộ hệ thống Lorenz 125

Hình 4.6a Kết quả mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh X1Y1 của hệ thống Lorenz 126

Hình 4.6b Kết quả mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh X2Y2 của hệ thống Lorenz 126

Hình 4.6c Kết quả mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh X3Y3 của hệ thống Lorenz 127

Hình 4.7 Kiến trúc Simulink đồng bộ hoàn chỉnh hệ thống Lorenz sử dụng hàm toán 179

Hình 4.8a Kết quả đồng bộ hoàn chỉnh X1Y1 giữa hệ thống Lorenz Master và Slave

129

Hình 4.8b Kết quả đồng bộ hoàn chỉnh X2Y2 giữa hệ thống Lorenz Master và Slave 130

Hình 4.8c Kết quả đồng bộ hoàn chỉnh X3Y3 giữa hệ thống Lorenz Master và Slave 130

Hình 4.8d Kết quả đồng bộ hoàn chỉnh giữa hệ thống Lorenz Master và Slave 131

Hình 4.9 Kiến trúc Simulink của hệ thống Rossler Slave 180

Hình 4.10 Kiến trúc Simulink của lệnh điều khiển u cho mô hình đồng bộ hệ thống Rossler 181

Hình 4.11 Kiến trúc Simulink của hệ thống đồng bộ Rossler 182

Hình 4.12a Hệ thống Rossler Master và hệ thống Rossler Slave với những điều kiện ban đầu khác nhau 138

Hình 4.12b Hệ thống Rossler Master và hệ thống Rossler Slave với những điều kiện ban đầu khác nhau 139

Hình 4.13a Lệnh điều khiển u của mô hình đồng bộ hệ thống Rossler 140

Hình 4.13b Lỗi tín hiệu e1 của mô hình đồng bộ hệ thống Rossler 140

Hình 4.13c Lỗi tín hiệu e2 của mô hình đồng bộ hệ thống Rossler 141

Hình 4.13d Lỗi tín hiệu e3 của mô hình đồng bộ hệ thống Rossler 141

Hình 4.14a Kết quả mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh X1Y1 của hệ thống Rossler 142

Hình 4.14b Kết quả mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh X2Y2 của hệ thống Rossler 142

Hình 4.14c Kết quả mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh X3Y3 của hệ thống Rossler 143

Hình 4.15 Kiến trúc Simulink hệ thống Linz và Spott Slave 183

Hình 4.16 Kiến trúc Simulink của lệnh điều khiển u cho mô hình đồng bộ hệ thống Linz và Spott 184

Hình 4.17 Kiến trúc Simulink của mô hình đồng bộ hệ thống Linz và Sprott 185

Hình 4.18 Hệ thống Linz và Spott Master và Slave với các điều kiện ban đầu khác nhau 148

Hình 4.19a Lệnh điều khiển u của mô hình đồng bộ hệ thống Linz và Sprott 149

Hình 4.19b Lỗi tín hiệu e1 của mô hình đồng bộ hệ thống Linz và Sprott 149

Hình 4.19c Lỗi tín hiệu e2 của mô hình đồng bộ hệ thống Linz và Sprott 150

Hình 4.19d Lỗi tín hiệu e3 của mô hình đồng bộ hệ thống Linz và Sprott 150

Hình 4.20a Kết quả đồng bộ hoàn chỉnh X1Y1 giữa hai hệ thống Linz và Sprott khác nhau 151

Hình 4.20b Kết quả đồng bộ hoàn chỉnh X2Y2 giữa hai hệ thống Linz và Sprott khác nhau 151

Hình 4.20c Kết quả đồng bộ hoàn chỉnh X3Y3 giữa hai hệ thống Linz và Sprott khác nhau 152

Hình 4.21 Kiến trúc Simulink của hệ thống Chua Slave 186

Hình 4.22 Kiến trúc Simulink của lệnh điều khiển u cho mô hình đồng bộ hệ thống Chua 187

Hình 4.23 Kiến trúc Simulink của mô hình đồng bộ hệ thống Chua 188

Hình 4.24 Hệ thống Chua Master và Slave với điều kiện ban đầu khác nhau 159

Hình 4.25a Lệnh điều khiển u của mô hình đồng bộ hệ thống Chua 160

Hình 4.25b Lỗi tín hiệu e1 của mô hình đồng bộ hệ thống Chua 160

Hình 4.25c Lỗi tín hiệu e2 của mô hình đồng bộ hệ thống Chua 161

Hình 4.25d Lỗi tín hiệu e3 của mô hình đồng bộ hệ thống Chua 161

Hình 4.26a Kết quả đồng bộ X1Y1 giữa hai hệ thống Chua khác nhau 162

Hình 4.26b Kết quả đồng bộ X2Y2 giữa hai hệ thống Chua khác nhau 162

Hình 4.26c Kết quả đồng bộ X3Y3 giữa hai hệ thống Chua khác nhau 163

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Động học phi tuyến và hỗn loạn đã được biết đến từ lâu, hỗn loạn hiện diện trong

rất nhiều lĩnh vực khoa học như: toán học, vật lý, hóa học, y - sinh học, cơ khí, dự báo

thời tiết, các hệ thống thông tin viễn thông,… Nhưng những nghiên cứu về hỗn loạn trong các ngành khoa học nói chung và hỗn loạn trong hệ thống thông tin viễn thông nói riêng mới chỉ dừng ở lý thuyết chứ hầu như chưa có nhiều ứng dụng trong thực tế khoa

học kỹ thuật và đời sống

Mặc dù tín hiệu hỗn loạn trong hệ thống thông tin viễn thông có ưu điểm nổi trội

đó là tính bảo mật rất cao và đã được nghiên cứu trong các lĩnh vực mã hóa, điều chế,

trải phổ tín hiệu hỗn loạn,… Nhưng tín hiệu hỗn loạn vẫn chưa được triển khai ứng dụng

thực tế trong hệ thống thông tin viễn thông vì các nghiên cứu về đồng bộ trong hệ thống thông tin viễn thông mới chỉ dừng lại ở lý thuyết chứ chưa có nhiều ứng dụng thực tiễn Tuy nhiên vấn đề ứng dụng hỗn loạn vào thực tế hệ thống thông tin viễn thông vẫn là

vấn đề cần nghiên cứu và triển khai trên cả lý thuyết và thực tiễn vì những lợi ích to lớn

của nó như tính bảo mật truyền thông rất cao là có ý nghĩa vô cùng lớn trong thế giới

phẳng ngày nay, - hầu như không thể tiếp cận, giải mã thông tin mà tín hiệu hỗn loạn truyền đi nếu không có đủ những hiểu biết nhất định về các đặc tính động học phi tuyến

phức tạp của hỗn loạn -

Trong luận văn này, tác giả đi nghiên cứu một mảng nhỏ nhưng là một khâu quan

trọng để có thể sử dụng tín hiệu hỗn loạn vào trong hệ thống thông tin viễn thông Đó

là, sau khi tín hiệu hỗn loạn đã được điều chế và trải phổ, để sử dụng hỗn loạn trong hệ

thống thông tin viễn thông, một cách tiếp cận thông thường nhất sẽ là đưa thông tin vào

một sóng mang hỗn loạn và tách nó ra ở phía máy thu Để thực hiện điều này trong trường hợp dùng máy thu có sử dụng tương quan tác giả cần phải có một tín hiệu giống

hệt tín hiệu hỗn loạn ở đầu phát và hơn nữa tín hiệu này cần phải đồng bộ với phía máy thu Thực tế đồng bộ là một yêu cầu của rất nhiều loại truyền thông không chỉ riêng cho truyền thông hỗn loạn Với lý do này, tác giả thực hiện luận văn với đề tài: “Nghiên cứu các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn”

2 Lịch sử nghiên cứu

Lý thuy ết hỗn loạn là một lĩnh vực được nghiên cứu đầu tiên trong toán học, với

các ứng dụng trong một số môn học bao gồm khí tượng, vật lý, kỹ thuật, kinh tế, sinh

học, và triết học Lý thuyết hỗn loạn nghiên cứu hoạt động của hệ thống động mà rất

nhạy cảm với điều kiện ban đầu - một hiệu ứng mà là phổ biến được gọi là hiệu ứng cánh bướm Sự khác biệt nhỏ trong điều kiện ban đầu (chẳng hạn như do làm tròn số sai

sót trong tính toán số) mang lại kết quả phân kỳ rộng rãi cho các hệ thống động, làm cho

dự báo dài hạn không thể tổng quát hóa Điều này xảy ra mặc dù các hệ thống này xác định, có nghĩa là hoạt động trong tương lai của chúng là hoàn toàn xác định bởi điều

kiện ban đầu của chúng, không có các yếu tố ngẫu nhiên liên quan Nói cách khác, bản

chất xác định của các hệ thống này không làm cho chúng dự đoán được Hành vi này

được gọi là hỗn loạn xác định, hoặc chỉ đơn giản là sự hỗn loạn Lý thuyết này được tóm

tắt bởi Edward Lorenz như sau:

Hỗn loạn là khi hiện tại quyết định tương lai, nhưng xấp xỉ gần đúng trong hiện

tại không thể xác định xấp xỉ gần đúng trong tương lai

Hoạt động hỗn loạn có thể được quan sát trong nhiều hệ thống tự nhiên, chẳng

hạn như thời tiết Giải thích về hoạt động như vậy có thể được tìm thấy thông qua phân tích sự hỗn loạn của mô hình toán học, hoặc thông qua các kỹ thuật phân tích như vẽ

biểu đồ truy xuất lại và bản đồ Poincaré

Động học hỗn loạn thường được hiểu nôm na theo cách hiểu thông thường là

trạng thái rối loạn Tuy nhiên, trong lý thuyết hỗn loạn, thuật ngữ này được định nghĩa

một cách chính xác hơn Mặc dù không có mô hình toán học phổ biến định nghĩa cho

tất cả các hiện tượng hỗn loạn nói chung Một định nghĩa thường được phát biểu rằng, đối với một hệ thống động được phân loại như hỗn loạn, nó phải có một trong các thuộc tính sau:

(i) Nó phải nhạy cảm với điều kiện ban đầu

(ii) Nó phải được pha trộn Tô-pô hình học

(iii) Quỹ đạo theo chu kì phải dày đặc

Yêu cầu cho sự phụ thuộc nhạy cảm vào điều kiện ban đầu ngụ ý rằng có một tập

hợp các điều kiện ban đầu của biện pháp tích cực mà không hội tụ về một chu kỳ của

bất kỳ chiều dài nào [en.wikipedia.org/wiki/Chaos_theory – 2014.]

Một nhà tiên phong của học thuyết này là Edward Lorenz, ông bị cuốn hút bởi

sự hỗn loạn đã xuất hiện vô tình thông qua công việc dự báo thời tiết của ông vào năm

1961 Lorenz đã sử dụng một máy tính kỹ thuật số đơn giản, đó là Royal McBee

LPG-30, để chạy mô phỏng dự báo thời tiết Ông muốn nhìn thấy một chuỗi các dữ liệu một

lần nữa và để tiết kiệm thời gian ông bắt đầu mô phỏng ở giữa tiến trình của nó Ông đã làm điều này bằng cách nhập một bản in của các dữ liệu tương ứng với các điều kiện ở

giữa mô phỏng của ông mà ông đã tính toán thời gian qua

Ông ngạc nhiên vì thời tiết mà máy bắt đầu dự đoán là hoàn toàn khác với tính toán thời tiết trước đó Lorenz ghi sự theo dõi này xuống các bản in máy tính Máy tính làm việc với 6 chữ số chính xác sau dấu phẩy thập phân, nhưng các bản in làm tròn biến

giảm đến một số 3 chữ số, do đó, một giá trị là 0,506127 được in là 0,506 Sự khác biệt này là rất nhỏ và được đồng thuận vào thời điểm đó nên sự khác biệt này thực tế không

có tác dụng Tuy nhiên Lorenz đã phát hiện ra rằng những thay đổi nhỏ trong điều kiện ban đầu dẫn đến những thay đổi lớn trong kết quả lâu dài Phát hiện của Lorenz, được

gọi là Lorenz attractors, cho thấy rằng ngay cả mô hình khí quyển chi tiết không thể

tổng quát hóa cho dự báo thời tiết dài hạn Thời tiết thường dự đoán chỉ khoảng trước

một tuần [en.wikipedia.org/wiki/Chaos_theory – 2014.]

Truy ền thông hỗn loạn là một ứng dụng của lý thuyết hỗn loạn mà là nhằm mục

đích để cung cấp an ninh trong việc truyền tải thông tin thực hiện thông qua các công nghệ viễn thông Bởi truyền thông an toàn được bảo mật, phải đảm bảo rằng các nội dung của thông điệp truyền không thể tiếp cận, giải mã để có thể nghe trộm

Trong bảo mật thông tin liên lạc hỗn loạn được dựa trên hành vi động phức tạp được cung cấp bởi các hệ thống hỗn loạn Một số tính chất của động học hỗn loạn, chẳng

hạn như hoạt động phức tạp, động học giống nhiễu (nhiễu giả ngẫu nhiên) và trải phổ, được sử dụng để mã hóa dữ liệu Mặt khác, sự hỗn loạn là một hiện tượng xác định, nó

có thể giải mã dữ liệu bằng cách sử dụng tính xác định này Trong thực tế, việc triển khai các thiết bị thông tin liên lạc hỗn loạn giữa hai hệ thống hoạt động dựa trên hiện tượng hỗn loạn sử dụng phương pháp: đồng bộ hỗn loạn, hoặc điều khiển hỗn loạn

Để thực hiện truyền thông hỗn loạn sử dụng đặc tính của sự hỗn loạn, hai dao động hỗn loạn được yêu cầu là một máy phát (hoặc hệ thống Master) và máy thu (hoặc

hệ thống Slave) Tại máy phát, một bản tin được thêm vào một tín hiệu hỗn loạn và sau

đó, bản tin được đeo mặt nạ trong các tín hiệu hỗn loạn Vì nó mang thông tin, tín hiệu

hỗn loạn còn được gọi là sóng mang hỗn loạn Đồng bộ trong những dao động tương tự như đồng bộ ngẫu nhiên các mạng lưới neural trong mật mã neural

Khi đồng bộ hỗn loạn được sử dụng, một chương trình cơ bản của một thiết bị thông tin liên lạc (Cuomo và Oppenheim 1993) được thực hiện bởi hai dao động hỗn

loạn giống hệt nhau Một trong số đó được sử dụng như máy phát, và phía kia là máy Chúng được kết nối trong một cấu hình mà máy phát lái (drive) máy thu theo cách đồng bộ giống hệt nhau của sự hỗn loạn đạt được giữa hai dao động Với mục đích truyền tải thông tin, tại máy phát, một bản tin được thêm vào như một sự nhiễu loạn nhỏ

để các tín hiệu hỗn loạn lái (drive) các máy thu Bằng cách này, các bản tin truyền được che đậy bởi các tín hiệu hỗn loạn Khi máy thu đồng bộ với máy phát, thông điệp được

giải mã bởi một phép trừ giữa các tín hiệu được gửi bởi máy phát và bản sao của nó được tạo ra ở máy thu bằng phương pháp của cơ chế đồng bộ hỗn loạn Cần phải có tín

hiệu hỗn loạn lái (drive) vì, trong khi đầu ra máy phát có các sóng mang hỗn loạn cộng

với bản tin, đầu ra máy thu chỉ được tạo ra bởi một bản sao của các sóng mang hỗn loạn

mà không có bản tin [en.wikipedia.org/wiki/Chaos_communications – 2014.]

Đồng bộ hỗn loạn là một hiện tượng có thể xảy ra khi hai, hoặc nhiều hơn hai hệ

thống hỗn loạn phát tán được kết hợp lại với nhau Vì sự phân kỳ theo hàm mũ của các

quỹ đạo gần của hệ thống hỗn loạn, có hai hệ thống hỗn loạn phát triển đồng bộ có thể

xuất hiện một cách ngạc nhiên Tuy nhiên, đồng bộ các cặp hoặc được lái (driven) dao động hỗn loạn là một hiện tượng đã được xác minh qua thực nghiệm và được hiểu rõ về

mặt lý thuyết một cách hợp lý Sự ổn định của đồng bộ cho các hệ thống cặp đôi có thể được phân tích bằng cách sử dụng ổn định hệ thống Master Đồng bộ hỗn loạn là một

hiện tượng phong phú và một quy tắc đa ngành với các ứng dụng trong phạm vi rộng Đồng bộ có thể được giải quyết một cách đa dạng với các phương thức được quyết định

dựa trên bản chất của các hệ thống tương tác và của sự sắp xếp theo hệ thống được phối

hợp lại [en.wikipedia.org/wiki/Synchronization_of_chaos – 2014.]

Yamada và Fujisaka là hai trong số những người đầu tiên thực hiện đồng bộ giữa các hệ hỗn loạn với công bố khoa học của họ vào năm 1983 Trong nghiên cứu của họ, cách mà hệ thống động thay đổi đã được nghiên cứu bằng cách nghiên cứu các số mũ Lyapunov của cặp hệ được đồng bộ Sau đó Afraimovich đã đưa ra một số khái niệm

cần thiết cho việc nghiên cứu đồng bộ hỗn loạn

Tính khả thi để đồng bộ hai hệ thống hỗn loạn lần đầu tiên được thực hiện dựa trên

lý thuyết đề xuất bởi Pecora và Carroll [L M Pecora and T L Carroll Synchronization

in chaotic systems, Phys Rev.Lett., vol 64, pp 821–824, 1990] Công bố khoa học của Pecora và Carroll có tính đột phá và quyết định trong lĩnh vực nghiên cứu đồng bộ hỗn

loạn, chứng minh rằng đồng bộ hỗn loạn có thể thành công trên cả lý thuyết lẫn thực tế

Sau đó đồng bộ hỗn loạn được tổng quát cho khái niệm đồng bộ tích cực - thụ động được đề xuất bởi Kocarev và Parlitz [L Kocarev and U Parlitz, General Approach for

Chaotic Synchronization with Applications to Communication, Phys Rev Lett., vol 74,

pp 5028−5031, 1995.]

Với những nghiên cứu khoa học thành công mở đầu về đồng bộ hỗn loạn thực hiện

bởi các nhà khoa học Pecora và Carroll, Kocarev và Parlitz, đồng bộ hỗn loạn mới được các nhà khoa học trên thế giới quan tâm nghiên cứu nhiều hơn để ứng dụng vào các lĩnh

vực khoa học liên quan đến hỗn loạn nói chung và hệ thống thông tin hỗn loạn nói riêng Đây chính là cầu nối đưa lý thuyết hỗn loạn vào sử dụng trong truyền thông, nó đã mở

ra một lĩnh vực nghiên cứu mới lĩnh vực truyền thông sử dụng hỗn loạn (communications using chaos) với bước đầu tiên là phải đồng bộ các hệ thống thông tin

hỗn loạn (synchronization chaotic communication systems)

3 Mục đích nghiên cứu của luận văn, đối tượng, phạm vi nghiên cứu

- M ục đích của luận văn: là nghiên cứu về mặt lý thuyết các kỹ thuật đồng bộ trong

hệ thống thông tin hỗn loạn và đi sâu vào nghiên cứu, mô phỏng một kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn

- Đối tượng nghiên cứu của luận văn: nghiên cứu các kỹ thuật đồng bộ trong hệ

thống thông tin hỗn loạn

- Ph ạm vi nghiên cứu của luận văn: Về lý thuyết, nghiên cứu về động học phi

tuyến, hỗn loạn và các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn Về kết quả, phân tích, thiết kế mô phỏng 4 hệ thống hỗn loạn là Lorenz, Rossler, Linz và Sprott, Chua và nghiên cứu, phân tích, tính toán, thiết kế mô phỏng 4 mô hình đồng bộ hoàn

chỉnh sử dụng các bộ tạo dao động hỗn loạn trên

4 Đóng góp mới của luận văn

Từ việc trình bày các kiến thức tổng quan về động học phi tuyến và hỗn loạn trong viễn thông và các khái niệm cơ bản cũng như các phương pháp về đồng bộ hỗn

loạn, tác giả phân tích, thiết kế mô phỏng các hệ thống hỗn loạn là Lorenz, Rossler, Chua, Linz và Sprott trên Matlab - Simulink, đưa ra các kết quả và phân tích

Tác giả đi sâu nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ hoàn chỉnh trong hệ thống thông tin

hỗn loạn, tìm hiểu khả năng điều khiển, kiểm soát dao động hỗn loạn, tính toán lỗi hệ

thống đồng bộ e, tính toán hàm điều khiển u cho việc đồng bộ từng hệ thống hỗn loạn

tương ứng Thiết kế mô hình mô phỏng cho hệ thống hỗn loạn Master, Slave, lệnh điều khiển u

Tác giả đã nghiên cứu, phân tích, tính toán, thiết kế mô hình mô phỏng kỹ thuật đồng bộ hoàn chỉnh giữa hai hệ thống hỗn loạn trên Matlab - Simulink của các hệ thống

hỗn loạn sử dụng các bộ tạo dao động hỗn loạn trên với việc tính toán lỗi hệ thống đồng

bộ và lệnh điều khiển u hợp lý cho từng hệ thống

Đưa ra phân tích kết quả mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh trên Matlab-Simulink

của 4 hệ thống hỗn loạn được đồng bộ là hệ thống Lorenz, hệ thống Rossler, hệ thống Chua và hệ thống Linz và Sprott

Từ kết quả nghiên cứu, mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh 4 hệ thống trên tạo tiền đề cho tác giả đề xuất cho hướng phát triển của luận văn là thiết kế, lập trình 4 hệ thống

hỗn loạn trên lên vi mạch khả trình FPGA và thực hiện việc đồng bộ hỗn loạn từng cặp Master - Slave của các hệ thống ấy trên vi mạch khả trình FPGA Việc thiết kế mô phỏng trên Simulink các hệ thống hỗn loạn Master, Slave và lệnh điều khiển u là khá chi tiết,

điều này đưa ra một hướng phát triển mới của luận văn là thiết kế và đồng bộ 4 hệ thống

hỗn loạn trên lên mạch điện tử có cấu tạo bao gồm các linh kiện điện tử đơn giản với thành phần chính là vi mạch khuếch đại thuật toán

5 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp thu thập thông tin từ các nguồn khác nhau như: sách, báo, tạp chí,

luận văn, công bố khoa học

- Phương pháp hỏi ý kiến chuyên gia về lĩnh vực nghiên cứu

- Phương pháp tổng hợp, phân tích lý thuyết về lĩnh vực nghiên cứu

- Phương pháp thí nghiệm trên Lab

- Phương pháp thực nghiệm, mô phỏng sử dụng phần mềm Matlab - Simulink

6 Kết cấu của luận văn

Luận văn được kết cấu thành 4 chương:

Chương 1: Tổng quan về thông tin số sử dụng động học phi tuyến và hỗn loạn

Chương này trình bày các kiến thức tổng quan về động học phi tuyến và hỗn loạn trong viễn thông bao gồm: giới thiệu về động học phi tuyến và hỗn loạn; truyền thông

vô tuyến dựa trên động học phi tuyến và hỗn loạn; tổng quan về truyền thông hỗn loạn

giới thiệu về hỗn loạn và một số hệ thống hỗn loạn điển hình

Chương 2: Tổng quan về các kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn

Trong chương này, trình bày các khái niệm cơ bản về đồng bộ hỗn loạn; tổng quát hóa các nội dung về các kỹ thuật đồng bộ hỗn loạn đã được nghiên cứu; kỹ thuật đồng

bộ các tín hiệu hỗn loạn có mã hóa thông tin; một số kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn tiêu biểu: đồng bộ tổng quát, đồng bộ trễ, đồng bộ pha, đồng bộ xạ ảnh, đồng bộ dự đoán, đồng bộ hoàn chỉnh, đồng bộ hoàn chỉnh ngược

Chương 1 và 2 cung cấp những nền tảng cơ bản trước khi đi sâu vào kỹ thuật đồng

bộ hoàn chỉnh ở chương 4 Chương 3 và chương 4 trình bày các kết quả của luận văn

Chương 3: Phân tích và thiết kế các bộ tạo tín hiệu dao động hỗn loạn

Chương này trình bày phân tích, tính toán lý thuyết và kết quả mô phỏng trên Simulink các hệ thống hỗn loạn điển hình là Lorenz, Rossler, Chua, Linz và Sprott được đưa ra để phân tích các đặc tính động học hỗn loạn của từng hệ thống Mô hình mô

phỏng trên Simulink của các hệ thống hỗn loạn này sẽ được đưa vào sử dụng làm các

bộ tạo dao động hỗn loạn để áp dụng kỹ thuật đồng bộ hoàn chỉnh giữa hai hệ thống hỗn

loạn trong chương 4

Chương 4: Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗn loạn và áp

d ụng kỹ thuật đồng bộ hoàn chỉnh trong hệ thống thông tin hỗn loạn

Phần kết quả của luận văn, trong chương 4 tác giả sẽ đi sâu nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ hoàn chỉnh trong hệ thống thông tin hỗn loạn, tìm hiểu khả năng điều khiển,

kiểm soát dao động hỗn loạn, tính toán lỗi hệ thống đồng bộ, tính toán hàm điều khiển

hệ thống hỗn loạn Phân tích, tính toán, thiết kế mô hình mô phỏng cho hệ thống hỗn

loạn Master, Slave, lệnh điều khiển u Đưa ra phân tích kết quả mô phỏng đồng bộ hoàn

chỉnh trên 4 hệ thống hỗn loạn là hệ thống Lorenz, hệ thống Rossler, hệ thống Chua và

hệ thống Linz và Sprott trên Matlab - Simulink

Từ kết quả chương 3 và chương 4, sẽ tạo tiền đề cho tác giả đề xuất hướng phát triển của luận văn là thiết kế, lập trình 4 hệ thống hỗn loạn trên lên vi mạch khả trình FPGA và thực hiện việc đồng bộ hỗn loạn từng cặp Master-Slave của các hệ thống ấy trên vi mạch khả trình FPGA Việc thiết kế mô phỏng trên Simulink các hệ thống hỗn

loạn Master, Slave và lệnh điều khiển u là khá chi tiết, điều này đưa ra một hướng phát

triển mới của luận văn là thiết kế và đồng bộ 4 hệ thống hỗn loạn trên lên mạch điện tử

có cấu tạo bao gồm các linh kiện điện tử đơn giản với thành phần chính là vi mạch khuếch đại thuật toán

NỘI DUNG

ĐẶC TÍNH HỖN LOẠN VÀ ĐỘNG HỌC PHI TUYẾN

1.1 Giới thiệu

Theo nghiên cứu của PGS.TS Hoàng Mạnh Thắng, các kỹ thuật truyền thông số đang được tiếp tục phát triển và cải tiến trong khoảng 50 năm trở lại đây Hiện nay ngành công nghiệp này đang mang lại lợi nhuận hàng trăm tỉ đô la mỗi năm và hàng chục triệu

việc làm trên toàn thế giới Thực tế đặt ra đối với lĩnh vực truyền thông hiện nay là dữ

liệu số được truyền và nhận có tốc độ đòi hỏi ngày càng cao Nhưng có một số giới hạn

về mặt vật lý tạo ra các ngưỡng của tốc độ dữ liệu Các nhà khoa học đang đi tìm câu

trả lời cho cậu hỏi là liệu có hay không một kỹ thuật truyền thông mà có thể giải quyết được những hạn chế trong các kỹ thuật truyền dẫn hiện nay

Ví dụ, hầu hết các hệ thống truyền thông số ngày nay được thực hiện dùng các linh kiện điện tử với đặc trưng tuyến tính, và các nhà khoa học vẫn thường ứng dụng lý thuyết hệ thống tuyến tính để cải tiến hoạt động của các hệ thống này Trong nhiều trường hợp, các linh kiện điện tử phi tuyến được tuyến tính hóa để đạt được mức độ hoạt động nhất định của một hệ thống tuyến tính Tuy nhiên, do các công nghệ về linh kiện điện tử đều đạt đến giới hạn về mặt lý thuyết, câu hỏi mà các nhà nghiên cứu đặt ra là

liệu đặc tính phi tuyến bên trong của các linh kiện có thể được tận dụng để cải thiện hoạt động của hệ thống truyền thông hiện tại hay không?

Các ưu điểm triển vọng về hoạt động của các linh kiện phi tuyến trong việc tạo

ra các tín hiệu cho truyền thông số là nâng cao hiệu suất, tiêu thụ công suất thấp, và tăng

khả năng bảo mật Các ưu điểm này cũng đồng nghĩa với yêu cầu quản lý hiệu quả phổ

và gia tăng chi phí cho loại công nghệ mới này

Hình 1.1 Sơ đồ khối của hệ thống thông tin số

Mã hóa nguồn

Mã hóa mật

Mã hóa kênh

Ghép kênh

Điều chế

Trải phổ

Đa truy

nh ập

Máy phát

Kênh truyền

Đồng bộ

Từ

nguồn tin

Từ các nguồn khác

Tạo khuôn

Giải mã nguồn

Giải mã mật

Giải mã kênh

Phân kênh

Giải điều chế

Giải trải phổ Đa truy nhập

Máy thu

Để có thể hiểu được ứng dụng của các kỹ thuật phi tuyến tính trong truyền thông

số, hãy xét trường hợp tổng quát với sơ đồ khối của một hệ thống thông tin số cơ bản trong Hình 1.1 Khối mã hóa nguồn nhận dữ liệu từ nguồn thông tin, và thực hiện mã hóa nhằm loại bỏ các thông tin dư thừa hoặc thực hiện quá trình nén dữ liệu theo một vài phương pháp khác nhau Khối bảo mật thực hiện mã hóa nhằm đảm bảo tính bảo

mật trong khi truyền dẫn Khối mã hóa kênh thực hiện chuyển đổi trên dữ liệu vào nhằm

giảm sự mất mát thông tin khi đi qua kênh truyền Khối điều chế thực hiện việc đưa dữ

liệu cần truyền lên sóng mang, sau đó được kết hợp với các tín hiệu khác trong cơ chế

đa truy nhập, và đưa ra tín hiệu truyền đi Ở phía thu, các khối tương ứng thực hiện quá trình ngược với ở phía phát

Ưu điểm của việc truyền thông số so với kỹ thuật truyền thông tương tự là có thể

nhận biết rõ thông qua trường hợp tổng quát sau Thứ nhất, thông tin truyền đi được mã hóa sao cho ít bị chịu ảnh hưởng của kênh truyền nhất, được bảo mật và các thông tin

dư thừa được loại bỏ nhằm thu hẹp phổ tần Sau đó, dữ liệu được điều chế vào sóng mang sao cho tối thiểu băng thông và yêu cầu công suất tương ứng với tốc độ dữ liệu mong muốn với một tỷ lệ lỗi bit nào đó Do có khả năng điều khiển mức độ bảo mật, băng thông và tỷ lệ lỗi đã làm cho kỹ thuật truyền thông số hơn hẳn các kỹ thuật truyền thông tương tự

Các kỹ thuật phi tuyến tính có thể ứng dụng vào khối mã hóa/giải mã bảo mật trong hệ thống Ở đây, dữ liệu được trộn vào với một chuỗi hỗn loạn, và dữ liệu sẽ chỉ được khôi phục bởi bộ nhận hợp lệ Các kỹ thuật phi tuyến tính cũng hứa hẹn ứng dụng vào chức năng mã hóa/giải mã kênh nhằm mang lại lợi ích cho khả năng chịu đựng các

vấn đề fading kênh truyền Các kỹ thuật điều chế hỗn loạn và các kỹ thuật trải phổ cũng

có thể cho phép cải thiện các phương pháp đa truy nhập và cải thiện các chỉ tiêu liên quan đến hiện tượng jamming và fading Một lưu ý rằng điều chế dữ liệu số có thể sẽ kém nhạy với các đặc điểm phi tuyến điện tử trong các phần thu và phát của thiết bị

1.2 Truyền thông vô tuyến dựa trên động học phi tuyến và hỗn loạn

Các thiết bị thông tin số vô tuyến có rất nhiều các yêu cầu khác nhau, ví dụ như

tỷ lệ dữ liệu được truyền đi, tỷ lệ lỗi bít (BER-Bit Error Rate), băng thông, độ phức tạp

và giá thành Tuy nhiên, do môi trường có tác động lớn đến các vấn đề trên (như hiện tượng fading đa đường, nhiễu từ các thiết bị truyền sóng khác, các nguy cơ bị nghe

trộm…) dẫn đến yêu cầu cần phải có thêm các yêu tố như tính bảo mật, xác suất chịu nhiễu đường truyền, trải phổ và hiệu suất sử dụng nguồn cung cấp

Các đặc điểm này có thể sẽ trở thành thứ yếu để đổi lấy đặc điểm khác trong hệ

thống truyền thông sử dụng kỹ thuật trải phổ Trong các hệ thống truyền thông trải phổ, tín hiệu tin tức băng hẹp được điều chế vào một tín hiệu sóng mang băng rộng Các công

nghệ trải phổ hiện tại sử dụng kỹ thuật tương quan để chỉ ra tín hiệu cần thu với một

mẫu đã được biết Kết quả là tín hiệu cần nhận được hợp thành một cách đồng bộ, nhiễu kênh truyền và nhiễu liên kênh được trung bình hóa Tính chất này của hệ thống truyền thông trải phổ được sử dụng để nén nhiễu thông qua việc sử dụng băng thông rộng hơn

và được gọi là độ tăng ích của quá trình xử lý của hệ thống

Một tiếp cận khác đối với các thách thức này đó là tạo ra việc sử dụng hệ thống động hỗn loạn Các tín hiệu hỗn loạn có phổ rộng và được nghiên cứu cho các ứng dụng

trải phổ Bởi tính chất bất thường vốn có, nó có thể được sử dụng hiệu quả để mã hóa thông tin theo một số cách khác nhau Bởi vì tín hiệu hỗn loạn được sinh từ các hệ thống động có phương trình, hai hệ thống hỗn loạn có thể được đồng bộ với nhau nhằm tạo ra các bộ dao động hỗn loạn giống nhau.Theo cách này, việc khôi phục thông tin về khóa

mật mã được điều chế lên tín hiệu sóng mang hỗn loạn trước đó

Phổ rộng của tín hiệu hỗn loạn tạo ra khả năng ứng dụng dùng làm sóng mang trong thông tin trải phổ Dao động đồng bộ giữa hai hệ thống hỗn loạn cho phép khôi

phục thông tin được điều chế trên sóng mang Một số cơ chế truyền thông dựa vào hỗn

loạn được đưa ra, nhưng đa số các hệ thống rất nhạy cảm đối với hiện tượng méo dạng, các phương pháp lọc và cũng như nhiễu tác động Tuy nhiên, hệ thống truyền thông hỗn

loạn cũng có khả năng cải thiện tính riêng tư, bảo mật, và khả năng bị tác động trên đường truyền [2; tr 7-9]

1.3 Tổng quan về hỗn loạn

1.3.1 Giới thiệu

Theo nghiên cứu của ThS Nguyễn Tiến Đạt, tín hiệu hỗn loạn là các tín hiệu không tuần hoàn, giống nhiễu từ các hệ thống động phi tuyến tính Nói chung, một hệ

thống động có số lượng biến trạng thái độc lập là cố định mà quỹ đạo chuyển động của

nó được điều khiển bằng một tập các phương trình vi phân chứa tất cả các biến trạng thái Với một hệ thống bậc N, N biến trạng thái tồn tại và một tập N phương trình vi phân được viết ra Để hiểu các tín hiệu hỗn loạn được sinh ra như thế nào, ta xem xét các biểu diễn rời rạc của các hệ thống động Một cách cơ bản, khi một hệ thống được

mô tả trong miền thời gian rời rạc, các biến trạng thái của nó được lấy mẫu tại các khoảng thời gian cố định và động học của nó được mô tả bằng một hàm lặp (iterative)

mà biểu diễn các trạng thái tại điểm lấy mẫu theo các điểm lấy mẫu trước đó, nghĩa là

𝑥𝑥𝑛𝑛 = 𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑛𝑛−1, 𝜇𝜇), với với 𝑥𝑥𝑛𝑛 là vector các biến trạng thái tại điểm lấy mẫu thứ n, 𝑓𝑓( ) là hàm lặp biểu diễn động học của hệ thống, và 𝜇𝜇 là vector các tham số ảnh hưởng lên hệ

thống

Các hệ thống hỗn loạn là các hệ thống động mà các biến trạng thái của nó biến đổi theo một mô hình giới hạn, không tuần hoàn và giống ngẫu nhiên Nó cũng được đặc trưng bằng một tính chất đặc biệt là nhạy với các điều kiện đầu, nghĩa là hai điều

kiện đầu rất gần nhau có thể dẫn tới hai đường chuyển động hoàn toàn không tương quan với nhau một cách nhanh chóng Tính chất này, một cách lý thuyết, cho phép ta

tạo ra vô số các tín hiệu hỗn loạn không tương quan từ cùng một hệ thống bằng các sử

dụng các điều kiện đầu khác nhau Một điều đáng chú ý nữa là do tính ngẫu nhiên của

nó, các tín hiệu hỗn loạn có hàm tự tương quan dạng xung và có phổ công suất băng

rộng Hàm tương quan chéo của các tín hiệu hỗn loạn cũng có giá trị rất nhỏ

1.3.2 Ứng dụng hỗn loạn vào truyền thông

Tín hiệu hỗn loạn cùng với đặc tính băng rộng của nó có thể dùng trong việc trải

phổ thông tin băng hẹp Bởi vậy, sử dụng tín hiệu hỗn loạn để mã hóa thông tin, các tín

hiệu thu được sẽ là những tín hiệu trải phổ, có băng thông rộng và mật độ phổ công suất

thấp Chúng có được tất cả những ưu điểm của tín hiệu trải phổ như khó bị dò, giảm bớt được hiệu ứng fading đa đường, chống can nhiễu (jamming), Hơn nữa, một số lượng

lớn các dạng sóng trải phổ có thể được tạo ra một cách dễ dàng do đặc tính nhạy với điều kiện đầu và sự thay đổi các tham số Do đó, hỗn loạn có thể cung cấp một hệ thống truyền thông tin trải phổ với giá thành rẻ và đa năng Trong những năm gần đây, một số

kỹ thuật điều chế và giải điều chế đã được đề xuất để truyền thông tin

1.3.2.1 Điều chế tương tự

Có hai kỹ thuật sử dụng trong truyền thông tin tương tự với tín hiệu hỗn loạn:

mặt nạ hỗn loạn (chaotic masking) và điều chế hỗn loạn (chaotic modulation) Trong

dạng cơ bản nhất của chaotic masking, tín hiệu tương tự được cộng với tín hiệu đầu ra

của một hệ thống hỗn loạn Tại phía thu, dựa trên một quá trình gọi là đồng bộ hỗn loạn (synchronization chaotic), tín hiệu hỗn loạn được tái tạo và tín hiệu tương tự được tách

ra bằng cách trừ tín hiệu hỗn loạn tái tạo từ tín hiệu thu được

Ý tưởng cơ bản của điều chế hỗn loạn là phun thông tin tương tự vào một hệ

thống hỗn loạn để thay đổi động học của nó Phương pháp này thường được thực hiện

bằng cách điều chế một tham số thích hợp cho trước Khi đó, tín hiệu hỗn loạn sinh ra

bởi hệ thống chưa cả thông tin tương tự Công việc của máy thu là bám theo sự thay đổi động học của tín hiệu hỗn loạn và khôi phục lại thông tin tương tự ban đầu

1.3.2.2 Điều chế số

Một vài sơ đồ điều chế số đã được đề xuất để mã hóa thông tin số với các tín hiệu

hỗn loạn Trong hầu hết các phương pháp, nguyên lý cơ bản là ánh xạ các ký tự (symbol)

số vào các tín hiệu hỗn loạn cơ bản không tuần hoàn Ví dụ như khóa dịch hỗn loạn (CSK) ánh xạ các ký tự khác nhau tới các tín hiệu hỗn loạn cơ sở khác nhau từ một hệ

thống hỗn loạn sử dụng các giá trị khác nhau của tham số phân nhánh (bifurcation) hoặc

từ nhiều hệ thống hỗn loạn khác Nếu một bản sao đồng bộ của các tín hiệu hỗn loạn có

sẵn tại máy thu, ta có thể thực hiện được tách sóng bằng cách đánh giá sai số đồng bộ

hoặc dựa trên bộ tách sóng tương quan thông thường Cách tách sóng này còn gọi là tách sóng liên kết (coherent) Hơn nữa, nếu bản sao đồng bộ của các tín hiệu hỗn loạn

cơ bản không có tại máy thu, việc tách sóng có thể được thực hiện dùng tách sóng không liên kết (non-conherent)

Một kỹ thuật điều chế đã được nghiên cứu rộng rãi khác là khóa dịch hỗn loạn vi sai (DCSK), kỹ thuật này một cách cơ bản tạo ra một cấu trúc đặc biệt của bit thông tin

để có thể thực hiện được việc tách sóng không liên kết, nghĩa là không dùng một bản sao đồng bộ của các tín hiệu hỗn loạn tại máy thu Cụ thể hơn, trong trường hợp nhị phân, mỗi ký tự truyền đi được biểu diễn bởi hai tập mẫu tín hiệu hỗn loạn Tập thứ nhất

là tập các mẫu tham chiếu còn tập thứ hai là tập các mẫu dữ liệu Tùy thuộc vào ký tự được truyền đi, tập các mẫu dữ liệu giống hệt hoặc bị đảo ngược dấu của tập các mẫu tham chiếu Giải điều chế có thể thực hiện được một cách trực tiếp bằng cách tương quan hai tập tín hiệu này Các kỹ tự nhị phân có thể được tách ra bằng các so sánh đầu

ra bộ tương quan với một giá trị ngưỡng

Một vài kỹ thuật khác kế thừa từ CSK và DCSK cũng đã được đề xuất như khóa đóng mở hỗn loạn (COOK), DCSK điều tần, khóa dịch trễ tương quan (CDSK), CSK đối xứng và CSK cầu phương

1.3 2.3 Trải phổ dãy trực tiếp

Nguyên lý cơ bản của hệ thống trải phổ trực tiếp là thay dãy trải phổ nhị phân thông thường như dãy m (m-sequence) hoặc dãy Gold bằng dãy hỗn loạn sinh ra bởi

một ánh xạ phi tuyến rời rạc Người ta đã chỉ ra rằng hiệu năng của hệ thống mới có thể

so sánh được với hiệu năng của hệ thống thông thường sử dụng dãy trải phổ nhị phân

Ưu điểm của việc sử dụng dãy trải phổ hỗn loạn là tồn tại vô số các dãy trải phổ và tín

hiệu được trải phổ khó bị chặn hơn

Thay vì áp dụng các dãy hỗn loạn tương tự để trải phổ ký tự dữ liệu, Mazzini đã

đề xuất việc lượng tử hóa và lặp lại một dải các chuỗi thời gian hỗn loạn một cách tuần hoàn để trải phổ năm 1998 Các phân tích chỉ ra ràng các hệ thống sử dụng các dãy đã được lượng tử hóa tuần hoàn có dung lượng lớn hơn và tỉ lệ lỗi bit (BER) thấp hơn khi dùng dãy m và dãy Gold trong môi trường đa truy nhập [1; tr 44-47]

1.4 Truyền thông vô tuyến dựa trên động học phi tuyến và hỗn loạn

Theo nghiên cứu của PGS.TS Hoàng Mạnh Thắng, các thiết bị thông tin số vô tuyến có rất nhiều các yêu cầu khác nhau, ví dụ như tỷ lệ dữ liệu được truyền đi, tỷ lệ

lỗi bít (BER-Bit Error Rate), băng thông, độ phức tạp và giá thành Tuy nhiên, do môi trường có tác động lớn đến các vấn đề trên (như hiện tượng fading đa đường, nhiễu từ các thiết bị truyền sóng khác, các nguy cơ bị nghe trộm…) dẫn đến yêu cầu cần phải có thêm các yêu tố như tính bảo mật, xác suất chịu nhiễu đường truyền, trải phổ và hiệu

suất sử dụng nguồn cung cấp

Các đặc điểm này có thể sẽ trở thành thứ yếu để đổi lấy đặc điểm khác trong hệ thống truyền thông sử dụng kĩ thuật trải phổ.Trong các hệ thống truyền thông trải phổ, tín hiệu tin tức băng hẹp được điều chế vào một tín hiệu sóng mang băng rộng Các công nghệ

trải phổ hiện tại sử dụng kĩ thuật tương quan để chỉ ra tín hiệu cần thu với một mẫu đã được biết Kết quả là tín hiệu cần nhận được hợp thành một cách đồng bộ, nhiễu kênh truyền và nhiễu liên kênh được trung bình hóa.Tính chất này của hệ thống truyền thông

trải phổ được sử dụng để nén nhiễu thông qua việc sử dụng băng thông rộng hơn và được gọi là độ tăng ích của quá trình xử lý của hệ thống

Một tiếp cận khác đối với các thách thức này đó là tạo ra việc sử dụng hệ thống độnghỗn

loạn.Các tín hiệu hỗn loạn có phổ rộng và được nghiên cứu cho các ứng dụng trải phổ

Bởi tính chất bất thường vốn có, nó có thể được sử dụng hiệu quả để mã hóa thông tin theo một số cách khác nhau Bởi vì tín hiệu hỗn loạn được sinh từ các hệ thống động có phương trình, hai hệ thống hỗn loạn có thể được đồng bộ với nhau nhằm tạo ra các bộ dao động hỗn loạn giống nhau.Theo cách này, việc khôi phục thông tin về khóa mật mã được điều chế lên tín hiệu sóng mang hỗn loạn trước đó

Phổ rộng của tín hiệu hỗn loạn tạo ra khả năng ứng dụng dùng làm sóng mang trong thông tin trải phổ Dao động đồng bộ giữa hai hệ thống hỗn loạn cho phép khôi phục thong tin được điều chế trên sóng mang Một số cơ chế truyền thông dựa vào hỗn loạn được đưa ra, nhưng đa số các hệ thống rất nhạy cảm đối với hiện tượng méo dạng, các

phương pháp lọc và cũng như nhiễu tác động.Tuy nhiên, hệ thống truyền thông hỗn loạn cũng có khả năng cải thiện tính riêng tư, bảo mật, và khả năng bị tác động trên đường truyền

1.4.1 Thông tin vô tuyến sử dụng sóng mang hỗn loạn

Một số mô hình điều chế dựa trên khác biệt hỗn loạn sẽ được mô tả ở đây Hoạt động của một bộ điều chế và giải điều chế chuyển dịch hỗn loạn vi phân (DCSK - Differential Chaos Shift Keying) được mô tả trong Hình 1.2 Mỗi bit được truyền, bộ

phát tạo ra một chuỗi hỗn loạn 𝑥𝑥𝑖𝑖 có độ dài 𝑀𝑀, kèm theo sau đó là chuỗi được nhân với tín hiệu thông tin 𝑏𝑏𝑙𝑙 = ±1, với l là bộ đếm bit Kết quả tín hiệu được truyền đi 𝑠𝑠𝑖𝑖 là:

Nếu cho rằng tín hiệu thu được 𝑟𝑟𝑖𝑖 được viết bởi 𝑟𝑟𝑖𝑖 = 𝑠𝑠𝑖𝑖 + 𝜉𝜉𝑖𝑖, trong đó 𝜉𝜉𝑖𝑖 là một

biến sinh ra bởi quá trình ngẫu nhiên ổn định (𝜉𝜉𝑖𝑖 ≥ 0), với 𝜉𝜉𝑖𝑖 độc lập thống kê với 𝜉𝜉𝑗𝑗

với bất kỳ 𝑖𝑖 ≠ 𝑗𝑗, ta có thể thực hiện việc duy trì đồng bộ bit Khi đó, đầu ra của bộ tương quan có thể được mô tả như sau:

trong đó, thành phần đầu tiên là tín hiệu mong muốn và thành phần thứ hai là thành phần

mẫu ngẫu nhiên trung bình diễn tả các thành phần nhiễu và giao thoa

Hình 1.2 Ho ạt động của DCSK: (a) Bộ phát và (b) Bộ thu [2; tr 10]

Một nhược điểm của phương pháp này là cần phải truyền đi cùng một chuỗi hỗn

loạn hai lần, và nó làm cho hệ thống dễ bị chặn và gây lãng phí công suất Hơn nữa, bộ phát yêu cầu có thành phần làm trễ và một khóa chuyển mạch hoặc một bộ tạo tín hiệu

có khả năng tái tạo cùng một chuỗi hỗn loạn

Một kỹ thuật khác có thể thay thế là khóa chuyển dịch trễ tương quan (CDSK - Correlation Delay Shift Keying) Trong bộ điều chế CDSK ở hình 1.3, tín hiệu được phát đi là tổng của một chuỗi hỗn loạn và một chuỗi hỗn loạn tương tự bị trễ được nhân

với tín hiệu mang tin 𝑏𝑏𝑙𝑙 = ±1 Kết quả, CDSK khắc phục được các vấn đề của DCSK:

chuyển mạch trong bộ phát được thay thế bằng một bộ cộng, và tín hiệu phát đi không bao giờ lặp lại Bộ thu CDSK trong hình 2.3b là giống với DCSK, ngoại trừ bộ tạo trễ không bắt buộc phải bằng với chiều dài chuỗi trải phổ Đầu ra của bộ tương quan có thể được xác định bởi tổng biểu thức sau:

𝑆𝑆 = �(𝑥𝑥𝑖𝑖 + 𝑏𝑏𝑙𝑙𝑥𝑥𝑖𝑖−𝐿𝐿+ 𝜉𝜉𝑖𝑖)(𝑥𝑥𝑖𝑖−𝐿𝐿+ 𝑏𝑏𝑙𝑙−1𝑥𝑥𝑖𝑖−2𝐿𝐿 + 𝜉𝜉𝑖𝑖−𝐿𝐿)

𝑀𝑀 𝑖𝑖=1

= 𝑏𝑏𝑙𝑙∑ 𝑥𝑥𝑖𝑖−𝐿𝐿2 + ∑ 𝜂𝜂𝑀𝑀 𝑖𝑖

𝑖𝑖=1

𝑀𝑀 𝑖𝑖=1 (1.4) trong đó:

𝜂𝜂𝑖𝑖 = 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑥𝑥𝑖𝑖−𝐿𝐿+ 𝑏𝑏𝑙𝑙−1𝑥𝑥𝑖𝑖𝑥𝑥𝑖𝑖−2𝐿𝐿 + 𝑏𝑏𝑙𝑙𝑏𝑏𝑙𝑙−1𝑥𝑥𝑖𝑖−𝐿𝐿𝑥𝑥𝑖𝑖−2𝐿𝐿

+ 𝑥𝑥𝑖𝑖𝜉𝜉𝑖𝑖−𝐿𝐿+ 𝑏𝑏𝑙𝑙𝑥𝑥𝑖𝑖−𝐿𝐿𝜉𝜉𝑖𝑖−𝐿𝐿+ 𝑥𝑥𝑖𝑖−𝐿𝐿𝜉𝜉𝑖𝑖 + 𝑏𝑏𝑙𝑙−1𝑥𝑥𝑖𝑖−2𝐿𝐿𝜉𝜉𝑖𝑖+ 𝜉𝜉𝑖𝑖𝜉𝜉𝑖𝑖−𝐿𝐿Thành phần đầu tiên trong biểu thức (2.4) là tín hiệu mong muốn và thành phần

thứ hai đến từ thành phần nhiễu của đầu vào bộ tương quan và từ các đoạn hỗn loại tương quan trong một thời gian xác định Nhiễu tác động vào sẽ dẫn đến suy giảm hoạt động của CDSK so với DCSK

Một cách thay thế kèm vào tín hiệu tham chiếu trong tín hiệu phát đi liên quan đến quá trình tái tạo tín hiệu tham chiếu ở bộ thu Phương pháp tiếp cận này được đưa vào trong thiết kế của khóa chuyển dịch hỗn loạn cân bằng (SCSK - Symmetric Chaos Shift Keying), và cơ chế hoạt động của nó được đưa ra trong Hình 1.4 Thành phần trung tâm của một bộ phát SCSK là hàm lặp hỗn loạn (chaotic map)

𝑥𝑥𝑖𝑖+1 = 𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖) , (1.5)

Hình 1.3 Ho ạt động của CDSK: (a) bộ phát, (b) bộ thu [2; tr 12]

với 𝑥𝑥𝑖𝑖 là vectơ trạng thái trong Thành phần đầu tiên của vectơ này được nhân với tín

hiệu mang tin, 𝑏𝑏𝑙𝑙 = ±1 để tạo thành tín hiệu được truyền đi, tức là: 𝑠𝑠𝑖𝑖 = 𝑏𝑏𝑙𝑙𝑥𝑥𝑖𝑖 Trong bộ thu, tín hiệu này sẽ điều khiển hệ thống hỗn loạn :

𝑦𝑦𝑖𝑖+1 = 𝐺𝐺(|𝑠𝑠𝑖𝑖|, 𝑦𝑦𝑖𝑖) (1.6) Trong các biểu thức (1.5) và (1.6), 𝐹𝐹( ) và 𝐺𝐺( ) được chọn sao cho hệ thống gồm

phần điều khiển và phản hồi sẽ hình thành cơ chế độ đồng bộ ổn định tương ứng với thành phần vectơ 𝑥𝑥𝑖𝑖 và 𝑦𝑦𝑖𝑖: 𝑥𝑥𝑖𝑖1 = 𝑦𝑦𝑖𝑖1 Một ví dụ đơn giản nhất của hệ thống điều khiển và

phản hồi là hai hệ lặp một chiều:

𝑥𝑥𝑖𝑖+1 = 𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖),

𝑦𝑦𝑖𝑖+1 = 𝐹𝐹(𝑦𝑦𝑖𝑖), (1.7)

với 𝐹𝐹( ) là hàm chẵn, 𝐹𝐹(𝑥𝑥) = 𝐹𝐹(−𝑥𝑥) Trong trường hợp không có nhiễu, đầu ra của hệ

thống hỗn loạn trong bộ thu giống với đầu ra của hệ thống hỗn loạn trong bộ phát, và

giống với tín hiệu ở kênh truyền, ngoại trừ việc điều chế cực tính sẽ phụ thuộc vào thông tin Dấu của b l có thể từ đó được xác định bằng việc tích tín hiệu thu được và đầu ra của

hệ thống hỗn loạn ở bộ thu Đầu ra sau đó có thể được xác định bằng tính trung bình trên chiều dài của chuỗi trải phổ nhằm giảm các ảnh hưởng của nhiễu kênh truyền

Nhìn chung, đầu ra của bộ tương quan cho SCSK có thể được viết như sau:

𝑆𝑆 = 𝑏𝑏𝑙𝑙� 𝐹𝐹�𝑥𝑥𝑖𝑖−1 + 𝜉𝜉̃𝑖𝑖−1��𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖−1) + 𝜉𝜉̃𝑖𝑖�

𝑀𝑀 𝑖𝑖=1

= 𝑏𝑏𝑙𝑙� 𝑥𝑥𝑖𝑖2+

𝑀𝑀 𝑖𝑖=1

𝑏𝑏𝑙𝑙� 𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖−1+ 𝜉𝜉̃𝑖𝑖−1)

𝑀𝑀 𝑖𝑖=1

𝜉𝜉̃𝑖𝑖+ 𝑏𝑏𝑙𝑙∑ �𝐹𝐹�𝑥𝑥𝑀𝑀 𝑖𝑖−1+ 𝜉𝜉̃𝑖𝑖−1� − 𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖−1)� 𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖−1)

Tổng đầu tiên của biểu thức này là tín hiệu mong muốn, và tổng thứ hai là nhiễu

Hướng tiếp cận sử dụng SCSK có các ưu điểm vượt trội hơn cả DCSK và CDSK Thiết kế của bộ phát đơn giản hơn và chuỗi SCSK được truyền đi không bị lặp lại, dẫn đến xác suất bị tách sóng thấp hơn Thêm vào đó, việc giải điều chế tín hiệu SCSK yêu

cầu một hệ thống phi tuyến giống hệt trong bộ thu, vì vậy nó có khả năng bảo vệ tốt hơn trong việc chống lại các hoạt động thu trái phép Tuy nhiên các ưu điểm này phải trả giá

bằng việc giảm hiệu năng hoạt động và khắt khe hơn trong việc lựa chọn các hệ thống động cho quá trình tạo ra hỗn loạn

Đầu ra của bộ tương quan DCSK được đưa ra trong biểu thức (1.3) và có thể được viết dưới dạng sau:

𝑀𝑀 𝑖𝑖=1

𝑀𝑀

𝑖𝑖=1

Đối với DCSK, 𝐴𝐴 = 𝐸𝐸𝑏𝑏/2 Yêu cầu 𝑥𝑥𝑖𝑖 là ổn định và bộ tương quan giữa 𝑥𝑥𝑖𝑖 và

𝑥𝑥𝑖𝑖+𝑘𝑘 suy giảm nhanh chóng khi |𝑘𝑘| tăng (là chuẩn của các hệ thống hỗn loạn) Giả sử M

lớn hơn số lần suy giảm của đặc tính tương quan Với giả thiết này, khi M tăng, phân bố

của 𝜍𝜍 và η càng đi đến với phân phối Gaussian

Hình 1.4 Ho ạt động của SCSK: (a) bộ phát, (b) bộ thu [2; tr 14]

Do đó, tỉ lệ lỗi bit với DCSK nhận được bởi

𝐵𝐵𝐸𝐸𝐵𝐵 =12𝑒𝑒𝑟𝑟𝑓𝑓𝑒𝑒 ��𝐸𝐸𝑏𝑏

4𝑁𝑁 0�1 +5𝑀𝑀2 𝐸𝐸𝑏𝑏

𝑁𝑁 0+ 𝑁𝑁0

2𝐸𝐸𝑏𝑏𝑀𝑀�−1� (1.12) Hình 1.5a đưa ra kết quả mô phỏng số với giá trị khác nhau của M Nhiễu kênh

𝜉𝜉𝑖𝑖 được chọn là nhiễu Gauss Xác suất lỗi bit cho khóa dịch pha nhị phân truyền thống (BPSK-Binary Phase Shift Keying) là 𝐵𝐵𝐸𝐸𝐵𝐵 = 𝑒𝑒𝑟𝑟𝑓𝑓𝑒𝑒��𝐸𝐸𝑏𝑏/𝑁𝑁0�/2 cũng được chỉ ra để so sánh Trên hình 1.6, ta có thể thấy sự phù hợp giữa những dự đoán dựa trên phân tích và

kết quả mô phỏng trong trường hợp M=100

Từ hình 1.5, ta cũng thấy rằng với M lớn, hoạt động giảm đi khi tăng M, nó phù

hợp với biểu thức (1.12) Xu hướng này xảy ra bởi sự tăng của khái niệm liên nhiễu

𝜉𝜉𝑖𝑖𝜉𝜉𝑖𝑖−𝑀𝑀 trong biểu thức (1.3), và là điển hình cho việc mã hóa tương quan của các tín

hiệu TR Khi tăng M và giữ Eb/N0 không đổi ở một biên độ tín hiệu cố định, thì N0 tăng

tỉ lệ với M Do đó, mặc dù tín hiệu có ích trong biểu thức (1.3) tăng tuyến tính với M,

và độ lệch chuẩn ∑ 𝑥𝑥𝑀𝑀 𝑖𝑖(𝑏𝑏𝑙𝑙

𝑖𝑖=1 𝜉𝜉𝑖𝑖−𝑀𝑀+ 𝜉𝜉𝑖𝑖), ~�𝑀𝑀𝑁𝑁0~𝑀𝑀, cũng như độ lệnh chuẩn

∑ 𝜉𝜉𝑀𝑀 𝑖𝑖𝜉𝜉𝑖𝑖−𝑀𝑀, ~ �𝑀𝑀𝑁𝑁02~𝑀𝑀3/2

Hình 1 5 Đặc tính hoạt động của các phương pháp tách sóng dựa trên các phương pháp tương quan: (a) DCSK, (b) CDSK, và (c) SCSK [2; tr.15]

Hình 1.6.Hi ệu năng của của các phương phápDCSK, CDSK và SCSK với M =100

Kết quả mô phỏng số với L=200 được đưa ra trong hình 1.5b So sánh giữa kết

quả mô phỏng và phân tích được minh họa trong hình 1.6 Xem x i và x j là độc lập thống

kê chỉ xấp xỉ nhau khi M lớn, các đường cong phân tích và mô phỏng tại M = 100 là rất

hợp lý

Trong hình 1.6 ta còn thấy hệ thống CDSK hoạt động kém hơn khoảng từ 2 đến

3 dB so với hệ thống DCSK Điều này do hai lý do Lý do thứ nhất, do tính chất tự nhiên

của tín hiệu được truyền, có 4 thành phần nhiễu chéo trong biểu thức (1.4) trong khi chỉ

có 2 nhiễu trong (1.3) với DCSK Lý do thứ hai là cùng với các thành phần nhiễu giao thoa là nhiễu tín hiệu và liên nhiễu, có ba thành phần giao thoa do trực giao không hoàn

hảo của những đoạn hỗn loạn trên hai khoảng thời gian liên tiếp Nhóm này có mặt ngay

cả khi biên độ nhiễu bằng không, do đó tỷ lệ bít lỗi bão hòa khi 𝐸𝐸𝑏𝑏/𝑁𝑁0 lớn tại giá trị 𝐵𝐵𝐸𝐸𝐵𝐵𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠=erfc(�5𝑀𝑀/38)/2 Sự bão hòa này được thấy trong hình 1.5b, ở đó đường cong

tỷ lệ bit lỗi được tính toán số học cho những giá trị khác nhau của M Ở đây tác giả còn

thấy rằng, trong trường hợp DCSK, tăng M tại 𝐸𝐸𝑏𝑏/𝑁𝑁0 không đổi dẫn đến làm suy giảm

hoạt động

Nhìn chung, đầu ra của bộ tương quan ở biểu thức (1.10) đối với hệ thống này có

thể được viết dưới dạng (1.11) với A = 𝐸𝐸𝑏𝑏 + M𝛥𝛥𝐸𝐸𝑏𝑏, trong đó:

Δ𝐸𝐸𝑏𝑏= 〈(𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖−1+ 𝜉𝜉̃𝑖𝑖−1− 𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖−1) 𝐹𝐹(𝑥𝑥𝑖𝑖−1〉 (1.14)

𝜂𝜂 và 𝜍𝜍 có thể được định nghĩa như trong hai trường hợp trước Khi M lớn, 𝜍𝜍 là một biến

có phân bố Gauss có trung bình bằng không với các giá trị phương sai được xác định theo hàm Tent 𝜎𝜎𝜍𝜍2 = 4𝐸𝐸𝑏𝑏2/(5M) Biểu thức của 𝜂𝜂 đối với SCSK được định nghĩa:

η = � F(xi−1 + ξ�i−1

M i=1

)ξ�i+ ∑ (F(M

i=1 xi−1 + ξ�i−1) − F(xi−1 ))F(xi−1 ) − ΔEb), (1.15)

trong trường hợp M lớn, 𝜂𝜂 là một biến có phân bố Gauss có trị trung bình bằng không

Do tính phi tuyến tính của F, rất khó để đưa ra một biểu thức rõ ràng cho tỷ lệ bit lỗi BER; nhưng tác giả có thể kỳ vọng vào những đặc tính tổng thể trong hoạt động của DCSK và CDSK Hình 1.5c cho thấy hoạt động của SCSK, trong đó xác nhận sự kỳ

vọng hoạt động của SCSK nên theo cùng một xu hướng như của DCSK hay CSK Trong trường hợp riêng, có thể quan sát thấy hiệu suất làm việc bị suy giảm ứng với các giá trị

M lớn

1.4.2 Điều chế vị trí xung hỗn loạn vô tuyến

Một hệ thống truyền dẫn sử dụng các xung hẹp thực hiện điều chế thông tin vào khoảng cách giữa các xung có nhiều ưu điểm hơn so với các hệ thống đã đề cập ở trên Trong các hệ thống truyền dẫn ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn, méo của bộ lọc và méo kênh làm ảnh hưởng nghiêm trọng tới khả năng đồng bộ giữa các hệ thống hỗn loạn Các ảnh hưởng này có thể giảm đáng kể bằng cách sử dụng một tín hiệu truyền đi có

dạng dạng xung hẹp

Cách tiếp cận với hệ thống truyền thông xung cơ bản là sử dụng các chuỗi xung

thời gian hỗn loạn mà không sử dụng dạng sóng hỗn loạn liên tục Các xung có dạng

giống nhau, nhưng khoảng thời gian trễ giữa các xung thay đổi một cách hỗn loạn Bởi

vì thông tin về trạng thái của hệ thống hỗn loạn thể hiện qua khoảng thời gian giữa các xung, méo dạng của các xung sẽ không gây ảnh hưởng tới bộ tạo xung

Hệ thống này tương tự với hệ thống vô tuyến băng thông siêu rộng, và nó rất có triển vọng là nền tảng truyền thông, đặc biệt trong môi trường nhiễu đa đường hoặc nơi yêu cầu cùng tồn tại hoạt động với các hệ thống radio khác Sự thay đổi một cách hỗn

loạn khoảng cách giữa các xung hẹp làm tăng cường các đặc tính phổ của hệ thống bằng cách xóa bỏ tính tuần hoàn của tín hiệu được phát Do đặc tính phổ tần số không còn tập trung ở một tần số nữa, các xung có vị trí rất hỗn loạn tạo ra những khó khăn để có thể giám sát và tách sóng Do đó thu phát dựa trên chuỗi xung hỗn loạn tạo ra xác suất khả năng can thiệp rất thấp vào tín hiệu được truyền Khả năng bảo mật còn cao hơn nữa

nếu như sử dụng một trong các cơ chế mã hóa dùng kỹ thuật hỗn loạn

Phương pháp mã hóa hỗn loạn cụ thể là điều chế vị trí xung hỗn loạn Chaotic Pulse Position Modulation) dùng phương pháp điều chế hồi tiếp động Cơ chế truyền thông được xây dựng xung quanh một bộ tái tạo xung hỗn loạn (CPRG-Chaotic

(CPPM-Pulse Regenerator), được cho trong hình 1.7 Với một chuỗi xung với khoảng giữa các

xung T n, CPRG tạo ra một chuỗi xung với khoảng giữa các xung T n + ΔT n trong đó ΔT

phụ thuộc vào chuỗi đầu vào: ΔT n = F(T n , … T n-k ); trong đó hàm F(●) thỏa mãn nếu không có tín hiệu vào và có vòng phản hồi kín thì bộ phát tạo ra một chuỗi xung với khoảng giữa các xung hỗn loạn

Thông tin dưới dạng nhị phân được đưa vào chuỗi xung đi ra từ CPRG bằng cách thêm vào một khối trong vòng phản hồi Khối này không làm thay đổi vị trí xung nếu bit “0” được phát, hoặc làm trễ xung một thời gian cố định nào đó nếu bit “1” được phát Dãy xung sau khi được điều chế sẽ là tín hiệu được phát Bởi vì bộ thu trái phép không

có thông tin về khoảng cách giữa các xung đi ra từ CPRG, nó không thể xác định được

liệu một xung nào đó nhận được có bị làm trễ hay không, và do vậy không thể nhận ra bit “0” hay “1” được truyền đi Tại phía thu tín hiệu được đưa vào một CPRG giống như bên phát

Các đầu ra từ CPRG bên phía phát và phía thu là giống nhau Do đó tín hiệu tại đầu ra của CPRG ở bộ thu giống với tín hiệu của kênh, ngoại trừ một số xung trong tín

hiệu được phát bị trễ Bằng cách đánh giá thời gian tương đối giữa các xung trong tín

hiệu thu và tín hiệu tại đầu ra của CPRG, bộ thu có thể giải mã và tách thông tin Khi các CPRG có sự khác nhau xác định nào đó sẽ dẫn tới lỗi bit Như vậy có thể coi thông

số của các CPRG như là khóa mật mã

Hình 1.7 Minh h ọa cơ bản phương pháp CPPM [2; tr.18]

Khi được đồng bộ, bộ thu sẽ “biết” quãng thời gian hay cửa sổ tại vị trí đó và có

thể ước đoán xung tương ứng là “0” hay “1” Điều đó cho phép tín hiệu vào bị chặn ở

tất cả các thời điểm khác trừ thời điểm xung được mong đợi Các quãng thời gian khi tín hiệu vào bị chặn bởi một bộ thu cụ thể có thể được sử dụng bởi bộ thu khác Để giải

mã một bit thông tin cần phải xác định có hay không một xung từ bộ phát rơi vào cửa

sổ tương ứng với “0” hay tương ứng với “1”, điều đó có thể được thực hiện bằng cách

lấy tích phân tín hiệu đầu vào bên trong cửa sổ xung quanh ví trí mong đợi của các xung ứng với “0” và “1” Nếu tất cả các xung có cùng phân cực và đồng bộ hoàn hảo, CPPM

hoạt động tương đương OOK - kém hơn 3dB so với BPSK