[发明专利]一种基于惯性忆阻竞争神经网络的保密通信方法

权利要求书

1.一种基于惯性忆阻竞争神经网络的保密通信方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、基于惯性忆阻竞争神经网络，建立具有反应扩散的惯性忆阻竞争神经网络驱动系统和响应系统；步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11：建立具有反应扩散的惯性忆阻竞争神经网络驱动系统为：

其中，时间t≥0，n表示所述驱动系统中神经元的个数，i,j＝1,2,…,n，K表示所述驱动系统空间维数，k＝1,2,…,K，空间变量r＝(r₁,r₂,…,r_K)^T且满足|r_k|σ_k，σ_k为正常数，x_i(t,r)表示所述驱动系统中第i个神经元在时间t和空间r的状态变量，α_ik≥0表示传输扩散参数，τ(t)表示离散时滞且满足τ₁和μ为正常数，f_j(x_j(t,r))表示所述驱动系统的第j个神经元不含时滞的激活函数且满足利普希茨条件，其利普希茨常数为g_j(x_j(t-τ(t),r))表示所述驱动系统的第j个神经元含有离散时滞的激活函数且满足利普希茨条件，其利普希茨常数为q表示突触个数，l＝1,2,…,q，m_il(t,r)表示突触效率，p_l表示恒定外部刺激且满足ζ_i表示外部刺激强度，a_i和b_i均为正常数，c_ij(x_i(t,r))和d_ij(x_i(t,r))表示忆阻器连接权值，且满足：

其中，切换界值T_i0，和是常数，设

令其中进而将驱动系统改写为：

其中，

步骤S12：建立具有反应扩散的惯性忆阻竞争神经网络响应系统为：

其中，时间t≥0，n表示所述响应系统中神经元的个数，i,j＝1,2,…,n，K表示所述响应系统空间维数，k＝1,2,…,K，空间变量r＝(r₁,r₂,…,r_K)^T且满足|r_k|σ_k，σ_k为正常数，表示所述响应系统中第i个神经元在时间t和空间r的状态变量，α_ik≥0表示传输扩散参数，τ(t)表示离散时滞且满足0≤τ(t)≤τ₁,τ₁和μ为正常数，表示所述响应系统的第j个神经元不含时滞的激活函数且满足利普希茨条件，其利普希茨常数为表示所述响应系统的第j个神经元含有时滞的激活函数且满足利普希茨条件，其利普希茨常数为q表示响应系统突触个数，l＝1,2,…,q，表示响应系统突触效率，p_l表示恒定外部刺激且满足ζ_i表示外部刺激强度，a_i和b_i均为正常数，u_1i(t,r)和u_2i(t,r)为反同步控制器，和表示忆阻器连接权值且满足：

令其中P＝(p₁,p₂,…,p_q)^T，进而将响应系统改写为：

其中，

步骤S2、根据步骤S1建立的具有反应扩散的惯性忆阻竞争神经网络驱动系统与响应系统，设定反同步误差，设计反同步控制器；

步骤S3、所述响应系统在所述反同步控制器的作用下，实现所述响应系统与所述驱动系统的反同步，进而实现保密通信方法；步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：所述响应系统在所述反同步控制器的作用下，所述响应系统与所述驱动系统实现反同步；所述驱动系统与所述响应系统反同步之后，发送端获取所述驱动系统产生的混沌信号作为加密信号x_i(t,r)和s_i(t,r)，接收端获取所述响应系统产生的混沌信号作为解密信号和

步骤S32：所述发送端将所述加密信号x_i(t,r)和明文信号z_1i(t,r)进行加密运算，从而获得密文信号h_1i(t,r)，h_1i(t,r)＝x_i(t,r)+z_1i(t,r)；所述发送端将所述加密信号s_i(t,r)和明文信号z_2i(t,r)进行加密运算，从而获得密文信号h_2i(t,r)，h_2i(t,r)＝s_i(t,r)+z_2i(t,r)；

步骤S33：所述发送端通过信道发送所述密文信号h_1i(t,r)和h_2i(t,r)，所述接收端通过所述信道接收所述密文信号h_1i(t,r)和h_2i(t,r)；

步骤S34：所述接收端将收到的所述密文信号h_1i(t,r)和所述解密信号进行解密运算还原所述明文信号z_1i(t,r)，所述接收端将收到的所述密文信号h_2i(t,r)和所述解密信号进行解密运算还原所述明文信号

2.根据权利要求1所述的一种基于惯性忆阻竞争神经网络的保密通信方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：设定改写后的驱动系统与改写后的响应系统的反同步误差为：

步骤S22：根据步骤S21设定的改写后的驱动系统与改写后的响应系统的反同步误差，设计反同步控制器为：

式中，β_1i、β_2i、γ_1i和γ_2i表示控制增益参数，控制增益参数β_1i和γ_1i需满足不等式和其中

控制增益参数β_2i和γ_2i需满足不等式A_i0和其中

并且，ε为一个足够小的正常数；

将所述反同步控制器作用于所述响应系统，使得所述响应系统反同步于所述驱动系统。