Nghiên ứu á kỹ thuật đồng bộ trong hệ thống thông tin hỗ loạn

Trang 1 0 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI--- PHẠM ĐĂNG BUANGHIÊN CỨU CÁC KỸ THUẬT ĐỒNG BỘ TRONG HỆ THỐNG THƠNG TIN HỖN LOẠNChun ngành: Kỹ thuật Truyền thơng LUẬN V

0

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

Chuyên ngành: Kỹ thuật Truyền thông

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG

PGS.TS VŨ VĂN YÊM

Hà Nội – Năm 2014

M Ụ C LỤ C

Lời cảm ơn 4

LỜI CAM ĐOAN 5

TÓM TẮT LUẬN VĂN 6

SUMMARY OF THE THESIS 8

DANH SÁCH CÁC THUẬ T NG VÀ TỪ Ế Ữ VI T 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 ĐỘ NG H N LOẠN 77 Ỗ

3.1 Giới thiệu hệ thống hỗn loạn 77

3.2 Hệ ố th ng Lorenz 77

3.3 Hệ ố th ng 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 ĐỒ NG B Ộ TRONG H Ệ TH NG Ố THÔNG TIN HỖN LOẠN VÀ ÁP DỤNG K Ỹ THU ẬT ĐỒ NG B Ộ HOÀN CHỈNH TRONG H Ệ TH Ố NG THÔNG TIN H Ỗ N LOẠN 107

4.1 Đồng bộ ỗ h n loạn 107

4.2 Khả năng đồng b t vi c ki m soát hệ thốộ ừ ệ ể ng h n lo n 108 ỗ ạ 4.2.1 Khả năng kiểm soát n i tộ ại cho khả năng đồng b hoàn ch nh ộ ỉ 109

4.2.2 Khả năng theo dõi nội tại cho khả năng đồng b hoàn ch nh 110 ộ ỉ 4.3 Khả năng đồng b hoàn chỉnh 111 ộ 4.4 Đồng bộ ệ h 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 MỤ C TÀI LI U THAM KH O 167 Ệ Ả 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 c u và ứthực hiện dướ ự ới s hư ng d n c a PGS.TS Vũ Văn Yêm ẫ ủ

Hà Nội, ngày 23 tháng 3 năm 2014 0

: Học viên

Phạm Đăng Bua

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Tín hiệu hỗn loạn, nhất là hỗn loạn trong viễn thông đã được bi t đế ừế n t lâu thông qua các nghiên cứu về điều chế xung hỗn loạn, trải phổ tín hiệu hỗn loạn… S thự ực 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 vi n thông, h n lo n vẫn chưa đượ ứễ ỗ ạ c ng d ng r ng rãi M c dù tín hi u h n ụ ộ ặ ệ ỗ

loạn có tính ảo mật truyền thông rất cao ột trong những lý do chính đó là vì việc b M , nghiên c u vứ ề các k thuỹ ật đồng b trong hộ ệ ố th ng thông tin h n loỗ ạ chưa đượn c áp

dụng nhiều trong thực tế các hệ ố th ng vi n thông ễ mà chỉ dừng lạ ở các nghiên cứ ứi u, ng

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

gi i K t khi ớ ể ừ công bố khoa học của Louis M Pecora và Thomas L Carrol thuộc viện nghiên c u h i quân Mứ ả ỹ đưa ra trong bài báo “Synchronization in Chaotic System” đăng trên t p chí Phạ ysical Review Lettersnăm 1990thì vi c nghiên cệ ứu v ề đồng bộ ỗ h n loạn trong hệ ố th ng thông tin mới có bước đột phá từ đây Trong bài báo, Pecora và Carrol

đã ế ti n hành ng b các h th ng h n lo n b ng cách k t n i h th ng h n lo n ph đồ ộ ệ ố ỗ ạ ằ ế ố ệ ố ỗ ạ ụ(Slave) phi tuyến với hệ ống ỗ th h n lo n ch (Master) b ng tín hi u u khi n thông ạ ủ ằ ệ điề ểthường H s d ng tiêu chu n là d u hi u c a các s ọ đã ử ụ ẩ ấ ệ ủ ố mũ phụ Lyapunov H ọ đã tiến hành đồng b h n lo n trên m ch đi n t th t áp dộ ỗ ạ ạ ệ ử ậ ụng ý tưởng trên Điều đó đã chứng

t kh ỏ ả năng đồ ng b giộ ữa các hệ ống thông tin hỗn loạn là hoàn toàn khả thi và có khả thnăng ứng d ng ụ cao trong viễn thông cũng như các ngành khoa học khác có liên quan

đến h n lo n Tính khả thi để đồỗ ạ ng b hai hộ ệ ố th ng h n lo n lỗ ạ ần đầu tiên được th c hiự ện

dựa trên lý thuyế ềt đ xuất bởi Pecora và Carroll, và sau đó đượ ổc t ng quát cho khái ni m ệ

đồng b tích cực - th ộ ụ động (Master - Slave) đượ ềc đ xuất bởi Kocarev và Parlitz Chính

vì thành công trong vi c nghiên cệ ứu đồng bộ ỗ h n loạn của Pecora và Carrol, Kocarev

và Parlitz cùng v i các nhà khoa h c tiên phong ớ ọ khác trong lĩnh vực nghiên cứu các kỹ thu t ậ đồng bộ trong hệ ống thôn th g tin hỗn loạ đã ến cho đồng bộ ỗn loạn ngày n khi hcàng trở thành đề tài được quan tâm và nghiên c u cứ ủa các nhà khoa học trên toàn thế

gi i trong t t c ớ ấ ả các lĩnh vực nói chung và vi n thông nói riêng ễ

V i mớ ục đích ủ c a luận văn là nghiên cứu các kỹ thuật đồng bộ trong hệ ố th ng thông tin h n loỗ ạn, tác gi muốn đóng góp mộả t ph n nh vi c t ng h p ki n th c v m t ầ ỏ ệ ổ ợ ế ứ ề ặ

lý thuyết củ ộa đ ng học phi tuy n và h n loế ỗ ạn ứng d ng trong truy n thông ví dụ ề , ụ như điều ch xung h n lo n, tr i ph tín hi u h n lo nế ỗ ạ ả ổ ệ ỗ ạ … đã được nghiên c u b i các nhà ứ ởkhoa học Tác gi nghiên c u lý thuyả ứ ết các kỹ thuật đồng bộ trong h th ng thông tin ệ ố

h n lo nỗ ạ , đồng b h n loộ ỗ ạn có mã hóa thông tin để phục vụ trong truy n thông Tác gi ề ả

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

tổng quát, đồng bộ pha, đồng bộ ễ, đồng bộ ự đoán, đồng bộ ạ ảnh, đồng bộ tr d x hoàn

chỉnh, đồng b hoàn ỉnh ngượ ộ ch c.Sau đó, tác giả đi sâu vào việc thiết kế, mô phỏng 4

h thệ ống thông tin hỗn loạ điển hình là Lorenz, Rossler, Chua, Linz và Sprott trên n Matlab-Simulink Tác gi ả đi sâu vào nghiên cứu đồng bộ hoàn chỉnh tiếp cận theo quan điểm hình h c, các h ọ ệ phương trình vi phân được phân tích và tính toán s d ng công ử ụ

c ụtoán học chính ở đây là ma trậ Tác giả tính toán lỗi hệ ống đồng bộ, tính toán và n ththiết kế ệ điều khiể đồng bộ ỗ l nh n h n loạn trên Matlab-Simulink Các bộ ạo dao độ t ng

hỗn loạn trên ẽ được tiếp tục dùng để mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh sử ụ s d ng một tín

hiệu là ệ điều khiể đồ l nh n ng b hộ ỗn loạn Các kết quả đồng b s được đưa ra dướ ạộ ẽ i d ng

đồ ị ả th , b ng bi u và các attractor ch ng minh chính xác h thể để ứ ệ ống đã đạt được đồng

b ộhoàn chỉnh Thiết kế mô hình đồng bộ hoàn chỉnh của các hệ ố thông tin ỗn th ng h

loạn trên là khá chi tiết và s ẽ được sử ụng làm hướ d ng nghiên ti p theo cế ủa luận văn đó

là thiết kế ập trình đồ, l ng b hoàn chộ ỉnh m ch ạ trên vi m ch khạ ả trình FPGA Tác giảcũng có thể làm theo hướng thi t k và ch t o mế ế ế ạ ạch điện t ng b hoàn ch nh s ử đồ ộ ỉ ử

d ng linh ki n chính ụ ệ đơn giản là vi mạch khuếch đại thu t toán ậ

S UMMARY 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 Ậ T NGỮ VÀ T Ừ VI T TẮT Ế

1 ACM Additive haos odulation C M Điều ch c ng hế ộ ỗn loạn

2 AS Anticipating ynchronization S Đồng b d ộ ự đoán

3 BER B Eit rror ate R T s l i bit ỉ ố ỗ

4 BPSK Binary hase hift eying P S K Khóa chuy n d ch pha nh phân ể ị ị

5 CDSK Correlation elay hift eying D S K Khóa chuy n d ch tr ể ị ễ tương quan

6 CMS Chaos a king M s M t n h n lo n ặ ạ ỗ ạ

7 COOK Chaotic n- ff eying O O K Khóa đóng mở ỗ h n lo n ạ

8 CPPM Chaotic ulse osition odulation P P M Điều ch v trí xung h n lo n ế ị ỗ ạ

9 CPRG Chaotic ulse e enerator P R g B tái t o xung h n lo n ộ ạ ỗ ạ

10 CS Completed ynchronization S Đồng b hoàn ch ộ ỉnh

11 CSK Chaotic hift eying S K Khóa chuy n d ch hể ị ỗn loạn

12 DCSK Differential haos hift eying C S K Khóa chuy n d ch hể ị ỗn loạn vi sai

13 DS Delay ynchronization S Đồng b tr ộ ễ

14 FIR Finite mpulse esponse I R Đáp ứng xung h u h n ữ ạ

15 FPGA Field rogrammable P Gate Array Vi m ch kh trình ạ ả

16 FSK Frequency hift eying S K Khóa d ch t n s ị ầ ố

17 GS General ynchronization S Đồng b t ng quát ộ ổ

18 KSE Kolmogorov- inai ntropy S E

21 PHS Phase ynchronization S Đồng b pha ộ

22 PPM Pulse osition odulation P M Điều ch v trí xung ế ị

23 PRS Projective ynchronization S Đồng b x nh ộ ạ ả

24 SCSK Symmetric haos hift eying C S K Khóa chuyển dịch hỗn loạn cân bằng

25 SNR Signal-to- oise atio N R T s tín hi u trên t p âm ỉ ố ệ ạ

26 WGN White aussian oise G N Nhi u tr ng ễ ắ

DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Sơ đồ kh i c a h th ng thông tin s 26 ố ủ ệ ố ốHình 1.2 Hoạt động c a DCSK: (a) B phát và (b) B thu 32 ủ ộ ộHình 1.3 Hoạt động c a CDSK: (a) b phát, (b) b thu 33 ủ ộ ộHình 1.4 Hoạt động c a SCSK: (a) b phát, (b) b thu 35 ủ ộ ộHình 1.5 Đặc tính ho t đ ng cạ ộ ủa 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 Hi u su t làm việ ấ ệc của các cơ chế điều chế PPM:PPM (cơ chế điề u chế ị v trí xung có đồng b ) l ch 3 dB so v i BPSK;CPPM lý ng bao g m s d ch chuy n phát ộ ệ ớ tưở ồ ự ị ểsinh t KSE 40 ừHinh 1.9 Sơ đồ kh i c a b thu CPPM tố ủ ộ ối ưu 41 Hình 1.10 Tr ng thái h n lo n cạ ỗ ạ ủa hệ ố th ng Lorenz theo th i gian (a) và quờ ỹ đạo pha

c a chúng (b) 42 ủHình 1.11 Tr ng thái h n loạ ỗ ạn của hệ ố th ng Rossler theo th i gian (a) và quờ ỹ đạo pha

c a chúng (b) 42 ủHình 1.12 Sơ đồ ạ m ch Chua 43 Hình 1.13 Đặc tuy n I-V c a Chua Diode 43 ế ủHình 1.14 Tr ng thái h n lo n cạ ỗ ạ ủa mạch Chua 44 Hình 1.15 Sơ đồ ạch dao độ m ng Colpitts 44 Hình 1.16 Tr ng thái h n lo n cạ ỗ ạ ủa mạch dao động Colpitts 45 Hình 2.1 Khái niệm cơ bản c a truyủ ền thông đồng bộ hỗn loạn với cùng điều ki n cùng ệ

b ộthu và bộ phát Lý tưởng nhất, các bộ phát và thu dao động hỗn loạn giống hệt nhau, được điều khi n b i cùng m t tín hi u 46 ể ở ộ ệHình 2.2 So sánh sự đối x ng giứ ữa máy phát và máy thu trong hệ ố th ng thông tin hỗn loạn trước khi mã hóa và gi i mã thông tin vả ới các phương pháp CSK, CMS, và hệ thống ACM 50 Hình 2.3 So sánh d ng tín hi u theo th i gian tạ ệ ờ ừ các bộ phát (v ch trên) và b thu (vạch ạ ộdưới) và hàm tương quan của h thệ ống đồng bộ quang có và không có thông tin mã hóa:

(a) và (b) không có thông tin, (c) và (d) v i thông tin trong CSK, (e) và (f) v i thông tin ớ ớ trong CMS, và (g) và (h) v i thông tin trong ACM 53 ớ

Hình 2.4 Mô hình master và Slave trong đồng b d ộ ự đoán 57

Hình 2.5 Vùng ổn định c a miủ ền dự đoán 58

Hình 2.6 M i quan hố ệ ữa K và τ cho mô hình dự đoán vớ gi i các hệ ố th ng trong các trường h p 60 ợ Hình 2.7 Các h s ệ ố mũ Lyapunov của các hệ thố ng liên kết như một hàm của k 63

Hình 2.8 Vòng tròn được gi i h n trong m t ph ng xớ ạ ặ ẳ 1x2 64

Hình 2.9 K t qu ế ảmô phỏng 67

Hình 2.10 K t qu ế ảmô phỏng v i nhớ ững điều kiện ban đầu khác nhau 69

Hình 2.11 Đường cong đồng b x nh v i ph n h i tuy n tính 71 ộ ạ ả ớ ả ồ ế Hình 2.12 K t qu ng b x nh v i ph n h i phi tuy n 72 ế ả đồ ộ ạ ả ớ ả ồ ế Hình 2.13 Pha điều khiển và đáp ứng điều khi n v i α =3 73 ể ớ Hình 2.14 Mô phỏng bằng mô hình Ikeda 75

Hình 2.15 Mô phỏng hệ ống đồ th ng b ộhoàn chỉnh ngược giữa x và y 75

Hình 3.1 Ki n trúc Simulink cế ủa hệ phương trình Lorenz 171

Hình 3.2a X1_out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Lorenz 79

Hình 3.2b X2_out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Lorenz 80

Hình 3.2c X3_Out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Lorenz 81

Hình 3.2c X1outs, X2outs và X3outs các đầu ra c a h ủ ệ phương trình Lorenz 82

Hình 3.3a Attractor X1X2 Out của sơ đồ ố kh i Simulink h Lorenz 83 ệ Hình 3.3b Attractor X2X3 Out của sơ đồ kh i Simulink h Lorenz 83 ố ệ Hình 3.3c Attractor X3X1 Out của sơ đồ kh i Simulink h Lorenz 84 ố ệ Hình 3.3d Attractor 3 chi u X1X2X3 Out cề ủa sơ đồ kh i Simulink h Lorenz 84 ố ệ Hình 3.4 Ki n trúc Simulink mô ph ng h th ng Rossler Master 172 ế ỏ ệ ố Hình 3.5a Attractor X2X2 của hệ ố th ng Rossler với γ = 2.5 86

Hình 3.5b Attractor X2X2 của hệ ố th ng Rossler với γ = 3.5 86

Hình 3.5c Attractor X2X2 của hệ ố th ng Rossler với γ = 4 87

Hình 3.5d Attractor X2X2 của hệ ố th ng Rossler với γ = 5.7 87

Hình 3.6a X1 Out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Rossler 88

Hình 3.6b X2 Out đầu ra c a h phủ ệ ương trình Rossler 88

Hình 3.6c X3 Out đầu ra c a h phủ ệ ương trình Rossler 89

Hình 3.6d X1, X2, X3 Out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Rossler 90

Hình 3.7 Đồ ị th không gian 3 chi u Attractor c a h th ng Rossler v i γ = 5.7……… ề ủ ệ ố ớ 91

Hình 3.8 Ki n trúc Simulink cế ủa hệ phương trình Linz và Sprott 173

Hình 3.9a Attractor của sơ đồ khối mô phỏng h thệ ống Linz và Sprott với α = 0.8……

93

Hình 3.9b Attractor của sơ đồ khối mô ph ng h thống Linz và Sprott với α = 0.675… ỏ ệ 93

Hình 3.9c Attractor của sơ đồ khối mô phỏng h thệ ống Linz và Sprott với α = 0.644… 94

Hình 3.9d Attractor của sơ đồ khối mô phỏng h thệ ống Linz và Sprott ới α = 0.6v ……

94

Hình 3.10 Kích thước không gian 3 chi u Attractor X1X2X3 c a h th ng Linz và ề ủ ệ ố Sprott với α = 0.6 95

Hình 3.11a X1 Out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Linz và Sprott với α = 0.6 95

Hình 3.11b X2 Out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Linz và Sprott ớv i α = 0.6 96

Hình 3.11c X3 Out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Linz và Sprott với α = 0.6 96

Hình 3.11d X1, X2, X3 Out đầu ra c a h ủ ệ phương trình Linz và Sprott với α = 0.6……

97

Hình 3.12 Mạch Chua 98

Hình 3.13 Đặc tính phi tuy n c a m ch Chua 98 ế ủ ạ Hình 3.14 Ki n trúc Simulink cế ủa hệ phương trình Chua 174

Hình 3.15 Ki n trúc Simulink c a hàm phi tuy n g(x1) 175 ế ủ ế Hình 3.16a Đầu ra X1 outs c a h ủ ệ phương trình Chua với thông s thi t l p c t Aố ế ậ ở ộ 100

Hình 3.16b Đầu ra X2 outs c a h ủ ệ phương trình Chua ớv i thông s thi t l p c t Aố ế ậ ở ộ 101

Hình 3.16c Đầu ra X3 outs c a h ủ ệ phương trình Chua với thông s thi t l p c t Aố ế ậ ở ộ

101

Hình 3.16d Các đầu ra X1outs, X2outs và X3outs c a h ủ ệ phương trình Chua với thông s thi t l p trong c t A 102 ố ế ậ ộ Hình 3.17a Atrractor X1X2 của hệ ố th ng Chua v i thông s A 103 ớ ố Hình 3.17b Kích thước không gian 3 chi u Attractor h th ng Chua v i thông s Aề ệ ố ớ ố 103

Hình 3.17c Atrractor X1X2 của hệ ố th ng Chua v i thông s B 104 ớ ố Hình 3.17d Kích thước không gian 3 chi u Attractor h th ng Chua v i thông s Bề ệ ố ớ ố 104

Hình 3.17e Atrractor X1X2 của hệ ố th ng Chua v i thông s C 105 ớ ố Hình 3.17f Kích thước không gian 3 chiều Attractor hệ ố th ng Chua v i thông sớ ố C… 105

Hình 4.1 Ki n trúc Simulink cế ủa hệ ố th ng Lorenz Slave 176

Hình 4.2 Ki n trúc Simulink cế ủa lệnh điều khiển u cho mô hình đồng bộ ệ h th ng ố Lorenz 177

Hình 4.3 Ki n trúc Simulink cế ủa đồng b hoàn ch nh h thộ ỉ ệ ống Lorenz 178

Hình 4.4a Hệ ố th ng Lorenz Master và Lorenz Slave v i nhớ ững điều kiện ban đầu khác nhau 122

Hình 4.4b H th ng Lorenz Master và Lorenz ệ ố Slave với những điều kiện ban đầu khác nhau 123

Hình 4.5a Lệnh điều khi n u cể ủa mô hình đồng b h th ng Lorenz 124 ộ ệ ố Hình 4.5b L i tín hiỗ ệu e1 của mô hình đồng b h thộ ệ ống Lorenz 124

Hình 4.5c L i tín hiỗ ệu e2 của mô hình đồng b h thộ ệ ống Lorenz 125

Hình 4.5d L i tín hiỗ ệu e3 của mô hình đồng b h thộ ệ ống Lorenz 125

Hình 4.6a K t qu ế ảmô phỏng đồng b hoàn ch nh X1Y1 cộ ỉ ủa hệ ố th ng Lorenz 126

Hình 4.6b K t qu ế ảmô phỏng đồng b hoàn ch nh X2Y2 cộ ỉ ủa hệ ố th ng Lorenz 126

Hình 4.6c K t qu mô phế ả ỏng đồng b hoàn ch nh X3Y3 cộ ỉ ủa hệ ố th ng Lorenz 127

Hình 4.7 Kiến trúc Simulink đồng bộ hoàn chỉnh hệ ố th ng Lorenz sử ụ d ng hàm toán 179

Hình 4.8a Kết quả đồng b hoàn ch nh X1Y1 giộ ỉ ữa hệ ố th ng Lorenz Master và Slave

129

Hình 4.8b K t quế ả đồng b hoàn ch nh X2Y2 giộ ỉ ữa hệ ố th ng Lorenz Master và Slave 130

Hình 4.8c Kết quả đồng b hoàn ch nh X3Y3 giộ ỉ ữa hệ ố th ng Lorenz Master và Slave 130

Hình 4.8d K t qu ng b hoàn ch nh giế ả đồ ộ ỉ ữa hệ ố th ng Lorenz Master và Slave 131

Hình 4.9 Ki n trúc Simulink cế ủa hệ ố th ng Rossler Slave 180

Hình 4.10 Ki n trúc Simulink cế ủa lệnh điều khiển u cho mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Rossler 181

Hình 4.11 Ki n trúc Simulink cế ủa hệ ống đồ th ng b Rossler 182 ộ Hình 4.12a Hệ ố th ng Rossler Master và hệ ố th ng Rossler Slave vớ i những điều kiện ban đầu khác nhau 138

Hình 4.12b Hệ ố th ng Rossler Master và hệ ố th ng Rossler Slave v i nhớ ững điều kiện ban đầu khác nhau 139

Hình 4.13a Lệnh điều khiển u của mô hình đồng b h th ng Rossler 140 ộ ệ ố Hình 4.13b L i tín hi u eỗ ệ 1 của mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Rossler 140

Hình 4.13c L i tín hi u eỗ ệ 2 của mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Rossler 141

Hình 4.13d L i tín hi u eỗ ệ 3 của mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Rossler 141

Hình 4.14a K t qu mô phế ả ỏng đồng b ộhoàn chỉnh X1Y1 của hệ ố th ng Rossler 142

Hình 4.14b K t qu mô phế ả ỏng đồng b ộhoàn chỉnh X2Y2 của hệ ố th ng Rossler 142

Hình 4.14c K t qu mô phế ả ỏng đồng b ộhoàn chỉnh X3Y3 của hệ ố th ng Rossler 143

Hình 4.15 Ki n trúc Simulink h th ng Linz và Spott Slave 183 ế ệ ố Hình 4.16 Ki n trúc Simulink cế ủa lệnh điều khiển u cho mô hình đồng b h thộ ệ ống Linz và Spott 184

Hình 4.17 Ki n trúc Simulink cế ủa mô hình đồng b h th ng Linz và Sprott 185 ộ ệ ố Hình 4.18 Hệ thống Linz và Spott Master và Slave với các điều ki n ban đầu khác nhauệ 148

Hình 4.19a Lệnh điều khiển u c a ủ mô hình đồng b h th ng Linz và Sprott 149 ộ ệ ố Hình 4.19b L i tín hi u eỗ ệ 1 của mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Linz và Sprott 149

Hình 4.19c L i tín hi u eỗ ệ 2 của mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Linz và Sprott 150

Hình 4.19d L i tín hi u eỗ ệ 3 của mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Linz và Sprott 150 Hình 4.20a K t quế ả đồng b hoàn ch nh X1Y1 giộ ỉ ữa hai hệ ố th ng Linz và Sprott khác nhau 151 Hình 4.20b K t quế ả đồng bộ hoàn chỉnh X2Y2 gi a hai hữ ệ ố th ng Linz và Sprott khác nhau 151 Hình 4.20c K t quế ả đồng b hoàn ch nh X3Y3 giộ ỉ ữa hai hệ ố th ng Linz và Sprott khác nhau 152 Hình 4.21 Ki n trúc Simulink cế ủa hệ ố th ng Chua Slave 186 Hình 4.22 Ki n trúc Simulink cế ủa lệnh điều khiển u cho mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Chua 187 Hình 4.23 Ki n trúc Simulink cế ủa mô hình đồng b h th ng Chua 188 ộ ệ ốHình 4.24 H th ng Chua Master và Slave vệ ố ới điều kiện ban đầu khác nhau 159 Hình 4.25a Lệnh điều khiển u của mô hình đồng b h th ng Chua 160 ộ ệ ốHình 4.25b L i tín hi u eỗ ệ 1 của mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Chua 160 Hình 4.25c L i tín hi u eỗ ệ 2 của mô hình đồng b h th ng Chua 161 ộ ệ ốHình 4.25d L i tín hi u eỗ ệ 3 của mô hình đồng bộ ệ ố h th ng Chua 161 Hình 4.26a K t qu ng b X1Y1 gi a hai h th ng Chua khác nhau 162 ế ả đồ ộ ữ ệ ốHình 4.26b K t qu ng b X2Y2 gi a hai h th ng Chua khác nhau 162 ế ả đồ ộ ữ ệ ốHình 4.26c K t qu ng b X3Y3 gi a hai h th ng Chua khác nhau 163 ế ả đồ ộ ữ ệ ố

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Động h c phi tuy n và h n loọ ế ỗ ạn đã được bi t đế ừế n t lâu, hỗn loạn hiện di n trong ệ

rất nhiề lĩnh vực khoa họ như: toán học, vật lý, hóa học, y sinh học, cơ khí, dựu c - báo

thời tiết, các hệ ống thông tin ễn thông,… Nhưng những nghiên cứu về ỗn loạ th vi h n trong các ngành khoa h c nói chung và h n lo n trong họ ỗ ạ ệ thống thông tin viễn thông nói riêng m i ch d ng thuyớ ỉ ừ ởlý ết chứ ầu như chưa có nhiề ứ h u ng d ng trong thụ ực tế khoa

học kỹ thuật và đờ ối s ng

Mặc dù tín hiệu hỗn loạn trong hệ ống thông tin viễn thông có ưu điể th m n i tr i ổ ộ

đó là tính bảo m t rậ ất cao và đã được nghiên cứu trong các lĩnh vực mã hóa, điều ch , ế

trải phổ tín hi u h n loệ ỗ ạn,… Nhưng tín hiệ ỗu h n lo n vạ ẫn chưa được tri n khai ng d ng ể ứ ụ

thực tế trong hệ ống thông tin viễn thông vì các nghiên cứu về đồ th ng b trong hệ ốộ th ng thông tin vi n thông m i chễ ớ ỉ ừ d ng lạ ởi lý thuyết chứ chưa có nhiề ứu ng d ng th c ti n ụ ự ễTuy nhiên vấn đề ứng d ng h n lo n vào thụ ỗ ạ ực tế ệ ố h th ng thông tin vi n thông v n là ễ ẫ

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

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

phẳng ngày nay, ầu như không thể ếp cậ- h ti n, giải mã thông tin mà tín hiệu hỗn loạn truyền đi nếu không có đủ những hiểu biết nhấ ịt đnh về các đặc tính động h c phi tuy n ọ ế

phức tạ ủa hỗp c n lo n - ạ

Trong luận văn này, tác giả đi nghiên cứu mộ ảt m ng nh nhưng là một khâu quan ỏ

trọng đểcó thể ử ụng tín hiệu hỗn loạn vào trong hệ ống thông tin ễn thông Đó s d th vi

là, sau khi tín hi u hệ ỗn loạ đã đượ điền c u ch và tr i ph , s dế ả ổ để ử ụng hỗn lo n trong h ạ ệ

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

một sóng mang hỗn loạn và tách nó ra ở phía máy thu Để ực hiện điều này trong thtrường h p dùng máy thu có s dợ ử ụng tương quan tác gi c n ph i có m t tín hi u gi ng ả ầ ả ộ ệ ố

h t tín hi u h n lo n u phát ệ ệ ỗ ạ ở đầ và hơn nữa tín hi u này c n phệ ầ ải đồng b v i phía máy ộ ớthu Thực tế đồng b là m t yêu c u cộ ộ ầ ủa rất nhiều lo i truy n thông không chạ ề ỉ riêng cho truyền thông hỗn loạn Với lý do này, tác giả thực hiện luận văn với đề tài: “Nghiên c u ứcác kỹ thuật đồng b trong h th ng thông tin h n lo n” ộ ệ ố ỗ ạ

2 Lịch sử nghiên cứu

Lý thuy ế ỗ t h n lo ạ n là một lĩnh vực được nghiên cứ ầu đ u tiên trong toán họ , vớc i các ứng d ng trong m t s môn h c bao gồ khí tượụ ộ ố ọ m ng, v t lý, k thu t, kinh t , sinh ậ ỹ ậ ế

h cọ , và ết họ Lý thuyết hỗn loạn nghiên cứu hoạt động củ ệ ống độ mà rất tri c a h th ng

nhạy cảm với điều kiện ban đầu - một hiệ ứng mà là phổ ến được gọi là ệ ứu bi hi u ng cánh bướm S khác biệt nhỏ trong điềự u ki n ban đầệ u (ch ng hẳ ạn như do làm tròn s sai ố

sót trong tính toán s ) mang l i k t quố ạ ế ả phân kỳ ộ r ng rãi cho các hệ thống động, làm cho

d ựbáo dài hạn không thể ổng quát hóa Điều này xảy ra mặc dù các hệ ống này xác t th

đị , có nghĩa là hoạt động trong tương lai của chúng là hoàn toàn xác định nh bởi điều

kiện ban đầu c a chúng, không có ủ các yế ố ẫu t ng u nhiên liên quan Nói cách khác, bản

chất xác định c các hệ ốủa th ng này không làm cho chúng d ự đoán được Hành vi này được g i là h n lo n xác địọ ỗ ạ nh, ho c ch đơn giảặ ỉ n là s hự ỗn loạ Lý thuyết này được tóm n

t t b i Edward Lorenz ắ ở như sau:

Hỗn loạn là khi hiện tại quyết định tương lai, nhưng xấp xỉ ần đúng trong hiệ g n

t i không th ạ ể xác định xấ ỉ ần đúng trong tương lai p x g

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

hạn như thờ ếi ti t Gi i thích v ả ềhoạt động như vậy có th ể được tìm th y thông qua phân ấtích sự ỗ h n lo n c mô hình toán h , ho c thông qua các kạ ủa ọc ặ ỹ thuật phân tích như ẽ v

biểu đồ truy xu t l i và bấ ạ ản đồ Poincaré

Động h c h n loọ ỗ ạn thường được hi u nôm na theo cách hiể ểu thông thường là

trạng thái rối loạn Tuy nhiên, trong lý thuyết hỗn loạn, thuật ngữ này đượ ịnh nghĩa c đ

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

tất cả các hiện tượng hỗn loạn nói chung Một định nghĩa thường được phát biểu rằng,

đố ới v i m t h thống động đượộ ệ c phân lo i như hỗạ n lo n, nó ph i có m t trong các thu c ạ ả ộ ộtính sau:

(i) Nó phải nhạ ảy c m với điều kiện ban đầu

(ii) Nó phải được pha tr n Tô-pô hình h ộ ọc

(iii) Qu o theo chu kì phỹ đạ ải dày đặc

Yêu cầu cho sự ụ ph thuộc nhạy cảm vào điều kiện ban đầu ng ý r ng có m t t p ụ ằ ộ ậ

hợp các điều kiện ban đầu của biện pháp tích cực mà không hội tụ ề ột chu kỳ ủa v m c

b t k chi u dài nào [en.wikipedia.org/wiki/Chaos_theory – 2014.] ấ ỳ ề

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

s hự ỗn loạn đã xuất hiện vô tình thông qua công việ ự báo thời tiế ủa ông vào năm c d t c

1961 Lorenz đã sử ụ d ng một máy tính kỹ thuật số đơn giản, đó là Royal McBee LPG

-30, đểchạy mô phỏng dự báo thời tiết Ông muốn nhìn thấy một chuỗi các dữ ệu mộ li t

lần nữa và để tiết kiệm thời gian ông bắ ầt đ u mô phỏ ở ữa tiến trình của nó Ông đã ng gilàm điều này b ng cách nh p m t b n in c a các d liằ ậ ộ ả ủ ữ ệu tương ứng v i các đi u ki n ớ ề ệ ở

gi a mô ph ng cữ ỏ ủa ông mà ông đã tính toán th i gian qua ờ

Ông ng c nhiên vì th i ti t mà máy bạ ờ ế ắt đầu dự đoán là hoàn toàn khác với tính toán th i tiờ ết trước đó Lorenz ghi s ựtheo dõi này xuống các bản in máy tính Máy tính làm việc với 6 chữ ố s chính xác sau d u ph y thấ ẩ ập phân, nhưng các bản in làm tròn biến

giảm đến m t s 3 ch sộ ố ữ ố, do đó, một giá tr ị là 0,506127 được in là 0,506 S khác biự ệt này là r t nh ấ ỏ và được đồng thu n vào thậ ời điểm đó nên sự khác bi t này thệ ực tế không

có tác dụng Tuy nhiên Lorenz đã phát hiện ra r ng nhằ ững thay đổi nh ỏ trong điều ki n ệban đầu dẫn đến những thay đổ ới l n trong k t qu ế ảlâu dài Phát hi n cệ ủa 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

m t tu n [en.wikipedia.org/wiki/Chaos_theory – 2014.] ộ ầ

Truy ề n thông hỗn loạ nlà mộ ứt ng d ng c a lý thuy t h n lo n mà là nh m mục ụ ủ ế ỗ ạ ằđích để cung c p an ninh trong vi c truy n t i thông tin th c hi n thông qua các công ấ ệ ề ả ự ệngh việ ễn thông ởi truyền thông an toàn được bảo mật, phải đảm bảo rằng các nội Bdung của thông điệp truy n không th ti p c n, giề ể ế ậ ải mã để có th nghe tr m ể ộ

Trong b o m thông tin liên lả ật ạc hỗn loạ đượn c dựa trên hành vi ng ph độ ức tạp được cung c p b i các h thấ ở ệ ống hỗn loạn Một số tính ch t cấ ủ độa ng học hỗn lo , chạn ẳng

hạn như hoạt động phức tạ , động học giống nhiễu ( ễu giả ngẫu nhiên) và i php nhi trả ổ, đượ ử ục s d ng đ mã hóa d li u M t khác, s h n lo n là m t hi n tư ng ể ữ ệ ặ ự ỗ ạ ộ ệ ợ xác định, nó

có thể ả gi i mã dữ ệ li u bằng cách sử ụng tính xác đị d nh này Trong thực tế, việc triển khai các thiết bị thông tin liên lạc hỗn lo n gi a hai hạ ữ ệ ố th ng hoạt động d a trên hiự ện tượng h n lo n s dỗ ạ ử ụng phương pháp: đồng b h n lo n, ho c u khi n h n lo n ộ ỗ ạ ặ điề ể ỗ ạ

Để ự th c hi n truy n thông h n lo n s dệ ề ỗ ạ ử ụng đặc tính c a s h n lo n, hai dao ủ ự ỗ ạ

động h n loỗ ạn được yêu c u là m t máy phát (ho c h th ng Master) và máy thu (ho c ầ ộ ặ ệ ố ặ

h th ng Slave) T i máy phát, m t bệ ố ạ ộ ản tin được thêm vào m t tín hi u h n lo n và sau ộ ệ ỗ ạ

đó, bản tin được đeo mặ ạt n trong các tín u h n lo n Vì nó mang thông tin, tín hi u hiệ ỗ ạ ệ

hỗn loạn còn được gọi là sóng mang hỗn loạ Đồng bộ trong những dao động tương tự n như đồng b ng u nhiên các mộ ẫ ạng lưới neural trong m t mã neural ậ

Khi đồng bộ ỗn loạ được sử ụng, một chương trình cơ bản của mộ h n d t thi t b ế ịthông tin liên lạc (Cuomo và Oppenheim 1993) được th c hi n bự ệ ởi hai dao động hỗn

loạn giống hệt nhau ột trong số đó được sử ụng như máy phát, và phía kia là M dmáy Chúng được kết nối trong một cấu hình mà máy phát lái (drive) máy thu theo cách đồng bộ ống hệt nhau của sự ỗn loạ đạt được giữa hai dao độ gi h n ng V i mớ ục đích truyền tải thông tin, tại máy phát, một bản tin được thêm vào như mộ ựt s nhi u lo n nh ễ ạ ỏ

để các tín hi u h n lo n lái (drive) các máy thu B ng cách này, các b n tin truyệ ỗ ạ ằ ả ền được che đậy b i các tín hi u h n lo n ở ệ ỗ ạ Khi máy thu đồng b vộ ới máy phát, thông điệp được

giải mã bởi một phép trừ ữa các tín hiệu được gửi bởi máy phát và bản sao của nó giđượ ạc t o ra máy thu bở ằng phương pháp của cơ ch ng b h n lo n C n ph i có tín ế đồ ộ ỗ ạ ầ ả

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 ch ỉ đượ ạc t o ra b i m t b n sao củở ộ ả a các sóng mang h n lo n ỗ ạ

mà không có b n tin [en.wikipedia.org/wiki/Chaos_communications – 2014.] ả

Đồ ng b h n lo n là m t hi ộ ỗ ạ ộ ện tượng có th x y ra khi hai, ho c nhiể ả ặ ều hơn hai hệ

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

qu ỹ đạo gần của hệ thống hỗn loạn, có hai hệ ống hỗn loạn ph t triển đồng bộ có thể th á

xuất hiện một cách ngạc nhiên Tuy nhiên, đồng bộ các cặp hoặc được lái (driven) dao

động h n lo n là m t hiỗ ạ ộ ện tượng đã được xác minh qua th c nghiự ệm và được hi u rõ v ể ề

m t lý thuy t m t cách h p lý S ặ ế ộ ợ ự ổn định của đồng b ộcho các hệ ố th ng cặp đôi có thểđược phân tích b ng cách s d ng ằ ử ụ ổn định h th ng Masệ ố ter Đồng b h n lo n là m t ộ ỗ ạ ộ

hiện tượng phong phú và một quy tắc đa ngành với các ứng dụng trong phạm vi rộng

Đồng b có th ộ ể được gi i quy t m t cách đa dạả ế ộ ng với các phương thức được quy t định ế

dựa trên bản chất của các hệ ống tương tác và củ ự ắ ế th a s s p x p theo h thệ ống được ph i ố

h p l i [en.wikipedia.org/wiki/Synchronization_of_chaos – 2014.] ợ ạ

Yamada và Fujisaka là hai trong số những người đầu tiên thực hiện đồng bộ ữ gi a các hệ ỗ h n lo n v i công b khoa h c c a họ vào năm 1983ạ ớ ố ọ ủ Trong nghiên c u cứ ủa họ, cách mà hệ ống động thay đổi đã đượ th c nghiên c u b ng cách nghiên cứ ằ ứu các số mũ Lyapunov của cặ ệ đượ ồp h c đ ng bộ Sau đó Afraimovich đã đưa ra mộ ốt s khái ni m ệ

c n thi t cho vi c nghiên cầ ế ệ ứu đồng b h n lo n ộ ỗ ạ

Tính khả thi để đồng b hai hộ ệ ố th ng h n lo n lỗ ạ ầ đầu tiên đượn c thực hi n d a trên ệ ự

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 b khoa hố ọc của Pecora và Carroll có tính đột phá và quyết đị h trong lĩnh vựn c nghiên cứu đồng b h n ộ ỗ

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

Sau đó đồng bộ ỗn loạ được tổng quát cho khái niệm đồng bộ tích cực h n - th ng ụ độđược đề xu t b i ấ ở 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.] −

V i nhớ ững nghiên cứ khoa họ thành công mở đầu về đồng bộ ỗ loạu c h n n th c hi n ự ệbởi các nhà khoa học Pecora và Carroll, Kocarev và Parlitz, đồng b hỗn loạn mới được ộcác nhà khoa h c trên thọ ế ớ gi i quan tâm nghiên c u nhiứ ều hơn để ứng dụng vào các lĩnh vực khoa học liên quan đế ỗn h n lo n nói chung và h thạ ệ ống thông tin ỗn loạ nói riêng h n Đây chính là cầu nối đưa lý thuyế ỗt h n lo n vào s d ng trong truyạ ử ụ ền thông, nó đã mở

ra một lĩnh vực nghiên c u mứ ới lĩnh vực truy n thông sề ử dụng h n loỗ ạn (communications using chaos) với bước đầu tiên là phả ồi đ ng bộ các h thệ ống thông tin

h n lo n (synchronization chaotic communication systems) ỗ ạ

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

- M ụ c đích ủa luận văn: là nghiên cứu về m c ặt lý thuyết các kỹ thuật đồng b trong ộ

h th ng thông tin h n loệ ố ỗ ạn và đi sâu vào nghiên cứu, mô phỏng một kỹ thuật đồng b ộtrong h th ng thông tin h n lo n ệ ố ỗ ạ

- Đối tượ ng nghiên cứu của luận văn nghiên cứ : u các k thuỹ ật đồng b trong h ộ ệ

th ng thông tin h n lo n ố ỗ ạ

- Ph ạ m vi nghiên cứu của luận văn V : ề lý thuyết, nghiên cứu về động học phi tuy n, hế ỗn loạn và các kỹ thu t ậ đồng bộ trong hệ ống thông tin hỗn loạn Về ết quả, th kphân tích, thi t kế ế mô phỏng 4 hệ ố th ng hỗn loạn là Lorenz, Rossler, Linz và Sprott, Chua và nghiên c u, phân tích, tính toán, ứ thiế ế t k mô phỏng 4 mô hình đồng bộ hoàn

chỉnh s dử ụng các bộ ạo dao độ t ng h n lo n trên ỗ ạ

4 Đóng góp mới của luận văn

T viừ ệc trình bày các kiến thức tổng quan về động học phi tuyến và hỗn loạn trong vi n thôngễ và các khái niệm cơ bả cũng như các phương n pháp v ềđồng bộ ỗ h n

lo nạ , tác giả phân tích, thiết kế mô phỏ các hệ ống hỗn loạn là Lorenz, Rossler, ng thChua, Linz và Sprott trên Matlab - Simulink, đưa ra các kết qu và phân tích ả

Tác giả đi sâu nghiên cứu kỹ thuật đồng b hoàn ch nh trong hộ ỉ ệ ố th ng thông tin

hỗn loạ , tìm hiểu khả năng điều khiể , kiểm soát dao động hỗn loạn, tính toán lỗi hện n

thống đồng bộ e, tính toán hàm điều khiể u cho việ ồn c đ ng bộ ừ t ng h thệ ống hỗn loạn tương ứng Thi t k mô hình mô ph ng cho h th ng h n lo n Master, Slave, l nh u ế ế ỏ ệ ố ỗ ạ ệ điềkhi n ể u

Tác giả đã nghiên cứu, phân tích, tính toán, thi t k mô hình mô ph ng kế ế ỏ ỹ thu t ậ

đồng b hoàn ch nh gi a hai h thộ ỉ ữ ệ ống hỗn loạn trên Matlab - Simulink của các hệ ố th ng

hỗn loạn sử ụng các bộ ạo dao độ d t ng h n lo n trên v i vi c tính toán l i h th ng đồng ỗ ạ ớ ệ ỗ ệ ố

b và l nh u khi n h p lý cho t ng h ng ộ ệ điề ể u ợ ừ ệthố

Đưa ra phân tích kết qu mô phả ỏng đồng b hoàn ch nh ộ ỉ trên Matlab-Simulink

c a ủ 4 hệ ống hỗn loạ đượ ồ th n c đ ng bộ là hệ thống Lorenz, hệ ống Rossler, hệ ố th th ng Chua và h thệ ống Linz và Sprott

T kừ ết quả nghiên cứu, mô phỏng đồng bộ hoàn chỉnh 4 hệ ống trên ạo tiền đề th tcho tác giả đề xu t ấ cho hướng phát tri n c a luể ủ ận văn là thiế ế ật k , l p trình 4 h ệ ố th ng

h n lo n trên lên vi m ch kh trình ỗ ạ ạ ả FPGA và thực hi n việ ệc đồng b h n loộ ỗ ạn từng cặp Master - Slave của các hệ th ng ố ấy trên vi m ch kh trình FPGA Vi c thi t kạ ả ệ ế ế mô phỏng trên Simulink các hệ ố th ng h n lo n Master, Slave và lỗ ạ ệnh điều khiển ulà khá chi tiết, điều này đưa ra một hướng phát tri n m i c a luể ớ ủ ận văn là thiết kế và đồng b 4 hệ th ng ộ ố

hỗn loạn trên lên mạch điện tử có cấu tạo bao gồm các linh kiện điện tử đơn giản với thành ph n chính là vi m ch khuầ ạ ếch 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 h ọc

- Phương pháp hỏi ý ki n chuyên gia v ế ề lĩnh vực nghiên c u ứ

- Phương pháp tổng hợp, phân tích lý thuy t v ế ề lĩnh vực nghiên c u ứ

- Phương pháp thí nghiệm trên Lab

- Phương pháp th c nghi m, mô ph ng s d ng ph n m m Matlab - Simulink ự ệ ỏ ử ụ ầ ề

6 Kết cấu của luận văn

Luận văn được kế ấu thành 4 chương:t c

Chương 1: T ng quan v thông tin s s dổ ề ố ử ụng động h c phi tuy n và h n lo n ọ ế ỗ ạ

Chương này trình bày các kiến th c t ng quan v ng h c phi tuy n và h n lo n ứ ổ ề độ ọ ế ỗ ạtrong vi n thông bao g m: gi i thi u vễ ồ ớ ệ ề độ ng học phi tuy n và h n loế ỗ ạn; truyền thông

vô tuy n dế ựa trên động h c phi tuy n và h n loọ ế ỗ ạn; tổng quan về truyền thông h n loỗ ạn

gi i thiớ ệu về ỗn loạ h n và m t s h th ng h n loộ ố ệ ố ỗ ạn điển hình

Chương 2: T ng quan v ổ ề các kỹ thuật đồng b trong h th ng thông tin h n lo n ộ ệ ố ỗ ạ

Trong chương này, trình bày các khái niệm cơ bản v ng b h n lo n; t ng quát ề đồ ộ ỗ ạ ổhóa các nội dung v ềcác kỹ thu t đ ng b h n loậ ồ ộ ỗ ạn đã được nghiên c u; k thuứ ỹ ật đồng

b ộcác tín hiệu hỗn loạn có mã hóa thông tin; ột số ỹ m k thuật đồng bộ trong hệ ố th ng thông tin h n lo n tiêu biỗ ạ ểu: đồng bộ ổng quát, đồ t ng bộ ễ, đồ tr ng bộ pha, đồng bộ ạ x ảnh, đồng b d ộ ự đoán, đồng b hoàn chộ ỉnh, đồng b hoàn chộ ỉnh ngược

Chương1 và 2 cung cấp nh ng n n tữ ề ảng cơ bản trước khi đi sâu vào kỹ thuật đồng

b hoàn ch nh ộ ỉ ở chương 4 Chương 3 và chương 4 trình bày các kết qu c a luả ủ ận văn.Chương 3: Phân tích và thi t k ế ế các ộ ạ b t o tín hiệu dao động h n lo nỗ ạ

Chương này trình bày phân tích, tính toán lý thuy t và k t qu mô ph ng trên ế ế ả ỏSimulink các h thệ ống hỗn loạ điển hình là Lorenz, Rossler, Chua, Linz và Sprottn được đưa ra để phân tích các đặc tính động h c h n lo n c a t ng h th ng Mô hình mô ọ ỗ ạ ủ ừ ệ ố

phỏng trên Simulink của các hệ ống hỗn loạn này ẽ được đưa vào sử ụ th s d ng làm các

b tộ ạo dao động h n lo n đểỗ ạ áp d ng k thuụ ỹ ậ ồt đ ng bộ hoàn chỉnh giữa hai hệ thống h n ỗ

lo n ạ trong chương 4

Chương 4: Nghiên cứu k thu t ng b trong h th ng ỹ ậ đồ ộ ệ ố thông tin hỗn lo n áp ạ và

d ng k thuụ ỹ ật đồng b hoàn ch nh ộ ỉ trong hệ ố th ng thông tin h n lo n ỗ ạ

Phầ ến k t qu c a luận văn, trong chương ả ủ 4 tác gi s ả ẽ đi sâu nghiên cứu k thu t ỹ ậ

đồng b hoàn ch nh trong h th ng thông tin h n lo n, tìm hi u kh ộ ỉ ệ ố ỗ ạ ể ả năng điều khi n, ể

kiểm soát dao động hỗn loạn, tính toán lỗi hệ ống đồng bộ, tính toán hàm điều khiể th n

h thệ ống hỗn loạ Phân tích, tính toán, t ết kế mô hình mô phỏng cho hệ ống hỗn n hi th

loạn Master, Slave, lệ điều khiể u Đưa ra nh n phân tích ết quả mô phỏng đồng bộ hoàn kchỉnh trên 4 h th ng h n lo n là h th ng Lorenz, h th ng Rossler, h th ng Chua và ệ ố ỗ ạ ệ ố ệ ố ệ ố

h th ng Linz và Sprott trên Matlab - Simulink ệ ố

T kừ ết quả chương 3 và chương 4, sẽ ạo tiề ề t n đ cho tác giả đề ấ hướng phát xu t triển của luận văn là thiết kế, lập trình 4 hệ thống hỗn loạn trên lên vi mạch khả trình FPGA và th c hi n viự ệ ệc đồng bộ ỗ h n lo n t ng c p Masterạ ừ ặ -Slave của các hệ ố ấ th ng y trên vi m ch khạ ả trình FPGA Vi c thiệ ết kế mô ph ng trên Simulink các hỏ ệ ố th n ỗn g h

lo n Master, Slave và l nh u khi n là khá chi ti tạ ệ điề ể u ế , điều này đưa ra một hướng phát triển mới của luận văn là thiết kế và đồng bộ 4 hệ ống hỗn loạn trên lên mạch điện tử th

có c u t o bao g m các linh kiấ ạ ồ ện điện tử đơn giản v i thành ph n chính là ớ ầ vi mạch khuếch đại thu t toán.ậ

việc làm trên toàn thế ới Thực tế đặt ra đối với lĩnh ực truyền thông hiện nay là dữ gi v

li u s ệ ố được truy n và nh n có tề ậ ốc độ đòi hỏi ngày càng cao Nhưng có mộ ố ớ ạt s gi i h n

v mề ặt vật lý tạo ra các ngưỡng của tốc độ ữ ệ d li u Các nhà khoa học đang đi tìm câu

tr lả ời cho cậu hỏi là liệu có hay không mộ ỹt k thu t truyậ ền thông mà có thể ải quyế gi t được nh ng h n ch trong các k thu t truy n d n hi n nay ữ ạ ế ỹ ậ ề ẫ ệ

Ví d , h u hụ ầ ết các hệ thống truy n thông s ề ố ngày nay được th c hi n dùng các ự ệlinh kiện điệ ử ới đặc trưng tuyến t v n tính, và các nhà khoa học vẫn thườ ứng ng d ng lụ ý thuyết hệ ống tuyến tính để ải tiến hoạt động của các hệ ống này Trong nhiều th c thtrường h p, các linh kiợ ện điệ ửn t phi tuyến được tuyến tính hóa để đạt được m c độ ạứ ho t

động nhất định c a m t h th ng tuy n tính Tuy nhiên, do các công ngh v linh ki n ủ ộ ệ ố ế ệ ề ệđiệ ử đều đạt đến t n gi i h n v m t lý thuy t, câu h i mà các nhà nghiên cớ ạ ề ặ ế ỏ ứu đặt ra là liệu đặc tính phi tuy n bên trong c a các linh ki n có th đượ ậ ụế ủ ệ ể c t n d ng để cải thiện hoạt

động c a h th ng truy n thông hi n t i hay không? ủ ệ ố ề ệ ạ

Các ưu điểm tri n v ng v hoể ọ ề ạt động c a các linh ki n phi tuy n trong vi c t o ủ ệ ế ệ ạ

ra các tín hi u cho truy n thông sệ ề ố là nâng cao hi u su t, tiêu thệ ấ ụ công su t thấ ấp, và tăng

kh ả năng bảo mật Các ưu điểm này cũng đồng nghĩa với yêu c u qu n lý hi u qu ph ầ ả ệ ả ổ

và gia tăng chi phí cho loại công ngh m i này ệ ớ

26 Hình 1.1 Sơ đồ khối của h th ng thông tin sệ ố ố

Phân

Giải trả i ph ổ Đa truy nh p ậ

Để có th hiể ểu đượ ức ng d ng c a các k thu t phi tuy n tính trong truy n thông ụ ủ ỹ ậ ế ề

số, hãy xét trường hợp tổng quát với sơ đồ khối của một hệ ống thông tin số cơ bản thtrong Hình 1.1 Khối mã hóa nguồn nhận dữ ệ li u từ nguồn thông tin, và th c hi n mã ự ệhóa nh m lo i bằ ạ ỏ các thông tin dư thừa hoặc thực hi n quá trình nén dệ ữ ệ li u theo một vài phương pháp khác nhau Khố ải b o m t th c hi n mã hóa nhậ ự ệ ằm đảm b o tính b o ả ảmật trong khi truyền dẫn Khối mã hóa kênh thực hiện chuyển đổi trên dữ liệu vào nhằm

giảm sự ất mát thông tin khi đi qua kênh truyền Khối điều chế ực hiện việ m th c 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 th c hi n quá ự ệtrình ngược v i ớ ởphía phát

Ưu điểm của vi c truy n thông s so v i k thuật truyền thông tương tự là có thể ệ ề ố ớ ỹ

nhận biết rõ thông qua trường hợp tổng quát sau Thứ ất, thông tin truyền đi được mã nhhóa sao cho ít bị ch u ị ảnh hưởn ủg c a kênh truy n nhề ất, được bảo mật và các thông tin

dư thừa được lo i b nh m thu h p ph tạ ỏ ằ ẹ ổ ần Sau đó, dữ ệu được điề li u ch vào sóng ếmang sao cho t i thiố ểu băng thông và yêu cầu công suất tương ứng vớ ố ộ ữ ệi t c đ d li u mong mu n vố ới m ỷ ệ ỗột t l l i bit nào đó Do có khả năng điều khiển m c đ bứ ộ ảo mật, băng thông và tỷ ệ ỗi đã làm cho ỹ l l k thu t truy n thông s ậ ề ố hơn hẳn các k thu t truy n ỹ ậ ềthông tương tự

Các k thuỹ ật phi tuyến tính có thể ứng dụng vào khối mã hóa/giải mã bảo mật trong hệ ố th ng Ở đây, dữ ệ đượ li u c trộn vào với m t chuộ ỗi hỗn lo n, và dạ ữ ệ li u sẽ ỉ ch được khôi ph c b i b nh n h p l Các k thu t phi tuyụ ở ộ ậ ợ ệ ỹ ậ ến tính cũng hứa h n ng d ng ẹ ứ ụvào chức năng mã hóa/giải mã kênh nh m mang l i l i ích cho kh ằ ạ ợ ả năng chịu đựng các

vấn đềfading kênh truyền Các ỹk thuật điều chế ỗn loạn và các kỹ h thuật trải phổ cũng

có th cho phép c i thiể ả ện các phương pháp đa truy nhập và c i thiả ện các chỉ tiêu liên quan đến hiện tượng jamming và fading Một lưu ý rằng điều ch d li u s có th s ế ữ ệ ố ể ẽkém nh y vạ ới các đặc điểm phi tuyến điện tử trong các ph n thu và phát c a thiầ ủ ết bị

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

Các thi t b thông tin s vô tuy n có r t nhiế ị ố ế ấ ều các yêu cầu khác nhau, ví dụ như

t l d liỷ ệ ữ ệu được truyền đi, tỷ ệ ỗi bít (BER Bit Error Rate), băng thông, độ ức tạp l l - ph

và giá thành Tuy nhiên, do môi trường có tác động lớn đến các v n đ ấ ề trên (như hiện tượng fading đa đường, nhi u t các thi t b truyễ ừ ế ị ền 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 truy n, tr i ph và hi u suề ả ổ ệ ất sử ụ d ng ngu n cung c p ồ ấ

Các đặc điểm này có th s tr thành th y u đ i l y để ẽ ở ứ ế ể đổ ấ ặc điểm khác trong h ệ

thống truyền thông sử ụ d ng k thuỹ ật trải ph ổ Trong các hệ ống truyền thông trải phổ th , tín hi u tin tệ ức băng hẹp được điều ch vào một tín hiệu sóng mang băng rộng Các công ế

ngh trệ ải phổ ện tại sử ụ hi d ng k thuỹ ật tương quan để chỉ ra tín hiệu cần thu với một mẫu đã được bi t K t qu là tín hi u c n nh n đư c h p thành m t cách đ ng b , nhi u ế ế ả ệ ầ ậ ợ ợ ộ ồ ộ ễkênh truy n và nhiề ễu liên kênh được trung bình hóa Tính ch t này cấ ủa hệ ố th ng truy n ềthông tr i ph ả ổ được sử ụng để d nén nhi u thông qua viễ ệc sử ụng băng thông rộng hơn d

và được gọi là độ tăng ích của quá trình x lý c a h th ng ử ủ ệ ố

Một tiếp cận khác đối với các thách thức này đó là tạo ra việc sử ụng hệ ống d th

động h n loạn Các tín hiỗ ệu hỗn loạn có phổ ộng và đượ r c nghiên c u cho các ng d ng ứ ứ ụ

trải phổ ởi tính chất bất thường vốn có, nó có thể được sử ụng hiệu quả để mã hóa B d thông tin theo m t s cách khác nhau B i vì tín hi u h n loộ ố ở ệ ỗ ạn được sinh từ các hệ ố th ng động có phương trình, hai hệ ố th ng h n lo n có th ỗ ạ ể được đồng b v i nhau nh m t o ra ộ ớ ằ ạcác bộ dao động h n lo n gi ng nhau.Theo cách này, vi c khôi ph c thông tin v khóa ỗ ạ ố ệ ụ ề

mật mã được điều ch lên tín hiế ệu sóng mang hỗn loạn trước đó

Phổ ộ r ng c a tín hi u h n lo n t o ra kh ủ ệ ỗ ạ ạ ả năng ứng d ng dùng làm sóng mang ụtrong thông tin trải phổ Dao động đồng bộ giữa hai hệ ố th ng 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 sốcác hệ ố th ng r t nh y cấ ạ ảm đối vớ ện tượi hi ng méo dạng, các phương pháp lọc và cũng như nhiễu tác động Tuy nhiên, hệ ố th ng truy n thông hề ỗn

loạn cũng có khả năng cải thiện tính riêng tư, bảo m t, và kh ậ ả năng bị tác động trên đường truy n [2; tr 7- ề 9]

1.3 Tổng quan về hỗn loạn

1 .1 3 Giới thiệu

Theo nghiên cứu của ThS Nguyễn Tiến Đạ , tín hiệu hỗn loạn là các tín hiệu tkhông tu n hoàn, gi ng nhi u tầ ố ễ ừ các h thệ ống động phi tuy n tính Nói chung, mế ột hệ

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

nó đượ điềc u khi n b ng m t tể ằ ộ ập các phương trình vi phân chứ ấ ảa t t c các bi n tr ng ế ạthái V i mớ ột hệ ố th ng b c N, N bi n tr ng thái tậ ế ạ ồn tại và một tập N phương trình vi phân được viết ra Để ể hi u các tín hi u h n loệ ỗ ạn được sinh ra như thếnào, ta xem xétcác biểu di n rờ ạễ i r c của các hệ ống độ th ng M t cách cơ b n, khi m t h thộ ả ộ ệ ống được

mô t trong mi n th i gian r i rả ề ờ ờ ạc, các biến tr ng thái cạ ủa nó được lấy m u tẫ ại các khoảng thời gian cố định và động học của nó được mô t b ng m t hàm l p (iterative) ả ằ ộ ặ

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

= ( , ), vớ ới v i là vector các biến trạng thái tại điểm lấy mẫu thứ n, ( ) là hàm l p bi u diặ ể ễn động học của hệ ố th ng, và là vector các tham số ảnh hưởng lên hệ

th ng ố

nó, các tín hi u h n lo n có hàm tệ ỗ ạ ự 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 ấ r t nh ỏ

1 .2 3 Ứng dụng hỗn loạn vào truyền thông

Tín hiệu hỗn lo n cùng vạ ớ ặc tính băng rội đ ng c a nó có th dùng trong vi c tr i ủ ể ệ ả

ph ổ thông tin băng hẹp B i vở ậy, sử ụ d ng tín hi u h n loệ ỗ ạn để mã hóa thông tin, các tín hiệu thu đượ ẽc s là nh ng tín hi u tr i phữ ệ ả ổ, có băng thông ộr ng và m t đ ph công suất ậ ộ ổthấp Chúng có đượ ấ ả ững ưu điểc t t c nh m c a tín hi u tr i ph như khó bịủ ệ ả ổ dò, gi m b t ả ớđược hi u ệ ứng fading đa đường, ch ng can nhiố ễu (jamming), Hơn nữa, m t s ng ộ ố lượ

lớn các dạng sóng trải phổ có thể được tạo ra một cách dễ dàng do đặc tính nhạy với điều ki n đầệ u và s thay đổự i các tham số Do đó, hỗn lo n có th cung cấạ ể p m t h th ng ộ ệ ốtruyền thông tin trải phổ ới giá thành rẻ và đa năng Trong những năm gần đây, mộ ố v t s

k thuỹ ật điều ch và giế ải điều ch ế đã được đề xuất để truy n thông tin ề

1.3.2.1 Điều chế tương tự

Có hai kỹ thu t sử ụậ d ng trong truyền thông tin tương tự ớ v i tín hiệu hỗn loạn:

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

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

của một hệ ống hỗn loạn Tại phía thu, dựa trên một quá trình gọ th i là đồng bộ ỗn loạ h n (synchronization chaotic), tín hiệu hỗn loạn được tái tạo và tín hiệu tương tự được tách

ra b ng cách tr tín hi u h n lo n tái t o t tín hiằ ừ ệ ỗ ạ ạ ừ ệu thu được

Ý tưởng cơ bản của điều ch h n loế ỗ ạn là phun thông tin tương tự vào m t h ộ ệ

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

bằng cách điều chế ột tham số thích hợp cho trước Khi đó, tín hiệ ỗn loạn sinh ra m u h

bởi hệ ống chưa cả thông tin tương tự th Công vi c c a máy thu là bám theo s thay đổi ệ ủ ự

động h c c a tín hi u h n lo n và khôi ph c lọ ủ ệ ỗ ạ ụ ại thông tin tương tự ban đầu

1.3.2.2 Điều chế số

Một vài sơ đồ điề u ch s ế ố 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 x các ký tự (symbol) ạ

s ốvào các tín hiệu hỗn loạn cơ bản không tu n hoàn Ví d ầ ụ như khóa dịch h n lo n ỗ ạ(CSK) ánh xạ các ký t khác nhau t i các tín hiệu hỗn loự ớ ạn cơ sở khác nhau từ ộ m t hệ

thống hỗn loạn sử ụng các giá trị khác nhau c a tham s d ủ ố phân nhánh (bifurcation) hoặc

t nhiừ ều hệ ống hỗ th n loạn khác Nếu một bản sao đồng b c a các tín hi u h n lo n có ộ ủ ệ ỗ ạ

sẵn tại máy thu, ta có thể ực hiện được tách sóng bằ cách đánh giá sai số đồng bộ th ng

hoặc dựa trên bộ tách sóng tương quan thông thường Cách tách sóng này còn gọi là tách sóng liên kết (coherent) Hơn nữa, n u bế ản sao đồng bộ ủ c a các tín hi u h n loệ ỗ ạn

cơ bản không có t i máy thu, vi c tách sóng có th đượạ ệ ể c th c hi n dùng tách sóng không ự ệliên k t (non-conherent) ế

Một kỹ thuật điều ch ế đã được nghiên c u r ng rãi khác là khóa d ch h n lo n vi ứ ộ ị ỗ ạsai (DCSK), k thu t này mỹ ậ ột cách cơ bản tạo ra một cấu trúc đặc bi t c a bit thông tin ệ ủ

để có th th c hiể ự ện được vi c tách sóng không liên kệ ết, nghĩa là không dùng mộ ảt b n sao đồng b c a các tín hi u h n lo n t i máy thu C th ộ ủ ệ ỗ ạ ạ ụ ể hơn, trong trường h p nh ợ ịphân, m i ký tỗ ự truyền đi được bi u di n b i hai t p m u tín hi u h n lo n T p th nh t ể ễ ở ậ ẫ ệ ỗ ạ ậ ứ ấ

là tập các mẫu tham chiếu còn t p th hai là t p các mẫ ữ ệậ ứ ậ u d li u Tùy thu c vào ký t ộ ựđược truyền đi, tập các m u d li u gi ng h t ho c b ẫ ữ ệ ố ệ ặ ị đảo ngược d u c a t p các m u ấ ủ ậ ẫtham chi u Giế ải điều chế có thể thực hiện được một cách tr c tiự ếp bằng cách tương quan hai t p tín hi u này Các kậ ệ ỹ ự t nh ịphân có thể được tách ra bằng các so sánh đầu

ra b ộ tương quan với một giá tr ị ngưỡng

M t vài k thu t khác k thộ ỹ ậ ế ừa từ CSK và DCSK cũng đã được đề ất như khóa xuđóng mở ỗ h n loạn (COOK), DCSK điề ầu t n, khóa d ch tr ị ễ tương quan (CDSK), CSK

đố ứi x ng và CSK cầu phương

1.3 2.3 Trải phổ dãy trực tiếp

Nguyên lý cơ bản c a h th ng tr i ph tr c ti p là thay dãy tr i ph nh phân ủ ệ ố ả ổ ự ế ả ổ ịthông thường như dãy m (m-sequence) ho c dãy Gold b ng dãy h n lo n sinh ra b i ặ ằ ỗ ạ ở

một ánh xạ phi tuyế ời rạc Ngườn r i ta đã chỉra rằng hiệu năng của hệ ống mới có thể th

so sánh được v i hiớ ệu năng của h thệ ống thông thường s d ng dãy tr i ph nh phân ử ụ ả ổ ị

Ưu điểm c a vi c s d ng dãy tr i ph h n lo n là t n t i vô s các dãy tr i ph và tín ủ ệ ử ụ ả ổ ỗ ạ ồ ạ ố ả ổ

hiệu được trải phổ khó bị chặn hơn

Thay vì áp dụng các dãy h n loỗ ạn tương tự để ả tr i ph ký t d liổ ự ữ ệu, Mazzini đã

đề xu t viấ ệc lượng t hóa và l p l i m t d i các chu i th i gian h n lo n m t cách tu n ử ặ ạ ộ ả ỗ ờ ỗ ạ ộ ầhoàn để ả tr i ph ổ năm 1998 Các phân tích chỉ ra ràng các h th ng s dệ ố ử ụng các dãy đã được lượng t hóa tuử ần hoàn có dung lượng l n hơn và t l l i bit (BER) thớ ỉ ệ ỗ ấp 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 cứ ủa PGS.TS Hoàng Mạnh Thắ g, các thiết bị thông tin sốu c n vô tuyến có rất nhiều các yêu cầu khác nhau, ví dụ như tỷ ệ ữ ệu được truyền đi, tỷ ệ l d li l

lỗi bít (BER Bit Error Rate), băng thông, độ ức tạp và giá thành Tuy nhiên, do môi - phtrường có tác động l n đ n các v n đ ớ ế ấ ề trên (như hiện tượng fading đa đường, nhi u t ễ ừcác thiết bị truyền sóng khác, các nguy cơ bị nghe tr m…) dộ ẫn đến yêu cầu cần ph i có ảthêm các yêu tố như tính bảo mật, xác su t ch u nhiấ ị ễu đường truy n, tr i ph và hiề ả ổ ệu

su t s dấ ử ụng nguồn cung c p ấ

Các đặc điểm này có th s tr thành th y u đ i l y để ẽ ở ứ ế ể đổ ấ ặc điểm khác trong h th ng ệ ốtruyền thông sử ụng kĩ thuậ ả d t tr i ph Trong các h th ng truy n thông tr i ph , tín hi u ổ ệ ố ề ả ổ ệtin tức băng hẹp được điều chế vào một tín hiệu sóng mang băng rộng Các công nghệ

trải phổ ện tại sử ụng kĩ thuật tương quan để chỉ ra tín hiệu cần thu với một mẫu đã hi d được bi t K t qu là tín hi u c n nhế ế ả ệ ầ ận được h p thành m t cách đ ng b , nhi u kênh ợ ộ ồ ộ ễtruy n và nhiề ễu liên kênh được trung bình hóa.Tính ch t này cấ ủa hệ thố ng truy n thông ề

trải phổ được sử ụng để nén nhiễu thông qua việc sử ụng băng thông rộng hơn và d dđược gọi là độ tăng ích của quá trình x lý c a h th ng ử ủ ệ ố

Một tiếp cận khác đố ới v i các thách thức này đó là tạo ra vi c s dệ ử ụng hệ ống độ th ngh n ỗ

lo n.Cácạ tín hiệu hỗn loạn có phổ ộng và đượ nghiên cứu cho các ứng dụng trải phổ r c

Bởi tính chất bất thường vốn có, nó có thể được sử ụng hiệu quả để mã hóa thông tin d theo m t s cách khác nhau B i vì tín hi u h n loộ ố ở ệ ỗ ạn được sinh từ các h thệ ống động có phương trình, hai hệ ố th ng h n lo n có th ỗ ạ ể được đồng b v i nhau nh m t o ra các b ộ ớ ằ ạ ộdao động h n lo n gi ng nhau.Theo cách này, vi c khôi ph c thông tin v khóa m t mã ỗ ạ ố ệ ụ ề ậđược điều ch lên tín hi u sóng mang h n loế ệ ỗ ạn trước đó

Phổ ộ r ng c a tín hi u h n lo n t o ra kh ủ ệ ỗ ạ ạ ả năng ứng d ng dùng làm sóng mang trong ụthông tin tr i phả ổ Dao động đồng bộ ữ gi a hai hệ ố th ng h n lo n cho phép khôi phỗ ạ ục thong tin được điều ch trên sóng mang M t s cơ ch truy n thông d a vào h n lo n ế ộ ố ế ề ự ỗ ạđược đưa ra, nhưng đa số các h th ng r t nh y cệ ố ấ ạ ảm đố ới v i hiện tượng méo d ng, các ạphương pháp lọc và cũng như nhiễu tác động.Tuy nhiên, h thống truyền thông hỗn loạn ệcũng có khả năng cải thiện tính riêng tư, bảo m t, và kh ậ ả năng bị tác động trên đường truy n ề

1.4 1 Thông tin vô tuyến sử dụng sóng mang hỗn loạn

Một số mô hình điều chế ựa trên khác biệt hỗn loạn sẽ được mô tả ở đây Hoạt d

động c a m t b u ch và giủ ộ ộ điề ế ải điều ch chuy n d ch h n lo n vi phân (DCSK - ế ể ị ỗ ạDifferential Chaos Shift Keying) được mô tả trong Hình Mỗi bit được truyền, bộ1.2

phát t o ra m t chuạ ộ ỗi hỗn loạn có độ dài , kèm theo sau đó là chuỗi được nhân với tín hi u thông tin ệ = ±1, v i l là b m bit Kớ ộ đế ết quả tín hiệu được truyền đi là:

với bất kỳ , ta có thể ực hiện việc duy trì đồ th ng b ộ bit Khi đó, đầu ra c a b tương ủ ộquan có th ể được mô t ả như sau:

+ ( ( + ) + ) (1.3) trong đó, thành phần đầu tiên là tín hi u mong mu n và thành ph n th hai là thành phần ệ ố ầ ứ

m u ng u nhiên trung bình di n t các thành ph n nhiẫ ẫ ễ ả ầ ễu và giao thoa

Hình 1.2 Hoạt động c a DCSK: (a) B phát và (b) B thu [2; tr 10] ủ ộ ộ

Một nhược điểm của phương pháp này là cần phải truyền đi cùng một chu i hỗ ỗn

lo n hai l n, và nó làm cho h th ng d b ạ ầ ệ ố ễ ịchặn và gây lãng phí công suất Hơn nữa, b ộphát yêu c u có thành ph n làm tr và m t khóa chuy n m ch hoầ ầ ễ ộ ể ạ ặc mộ ộ ạt b t o tín hiệu

có kh ả năng tái tạo cùng m t chu i h n lo n ộ ỗ ỗ ạ

M t k thuộ ỹ ật khác có thể thay thế là khóa chuyển dịch trễ tương quan (CDSK - Correlation Delay Shift Keying) Trong bộ điều chế CDSK hình 1ở 3, tín hiệu được phát đi là tổng c a m t chu i h n lo n và m t chu i h n loủ ộ ỗ ỗ ạ ộ ỗ ỗ ạn tương tự ị ễ b tr được nhân với tín hiệu mang tin = ±1 Kết qu , CDSK kh c phả ắ ục được các vấn đề ủ c a DCSK:

chuyển mạch trong bộ phát được thay thế ằng một bộ ộng, và tín hiệu phát đi không b cbao giờ ặ l p lại B thu CDSK tronộ g hình 2.3b là gi ng v i DCSK, ngo i trố ớ ạ ừ ộ ạ b t o trễ không b t bu c ph i b ng v i chi u dài chu i tr i phắ ộ ả ằ ớ ề ỗ ả ổ Đầu ra của bộ tương quan có thể được xác định b i t ng bi u th c sau: ở ổ ể ứ

= + (1.4) trong đó:

= + +

Thành phần đầu tiên trong bi u th c (2.4) là tín hi u mong mu n và thành phể ứ ệ ố ần

th ứ hai đến từ thành phần nhiễu củ ầa đ u vào bộ tương quan và từ các đoạn hỗn loại tương quan trong một thời gian xác định Nhiễu tác động vào s dẽ ẫn đến suy gi m ho t ả ạ

động c a CDSK so v i DCSK ủ ớ

Một cách thay thế kèm vào tín hiệu tham chiếu trong tín hiệu phát đi liên quan

đến quá trình tái t o tín hi u tham chi u b ạ ệ ế ở ộ thu Phương pháp tiếp cận này được đưa vào trong thiết kế ủ c a khóa chuy n d ch h n loể ị ỗ ạn cân bằng (SCSK - Symmetric Chaos Shift Keying), và cơ chế hoạt động c a nó được đưa ra trong Hình 1ủ 4 Thành ph n trung ầtâm của mộ ột b phát SCSK là hàm l p h n lo n (chaotic map) ặ ỗ ạ

= ( ) , (1.5)

Hình 1.3 Hoạt động c a CDSK: (a) b phát, (b) b thu [2; tr 12] ủ ộ ộ

v i ớ là vectơ trạng thái trong Thành phần đầu tiên của vectơ này được nhân với tín hiệu mang tin, = ±1 tđể ạo thành tín hiệu được truyền đi, tức là: = Trong bộ thu, tín hi u này s u khi n h ng h n lo n : ệ ẽ điề ể ệthố ỗ ạ

= (| |, ) (1.6) Trong các bi u th c (1.5) và (1ể ứ 6), (.) và ( ) được chọn sao cho hệ thống g m ồ

ph n ầ điều khiể và phản hồi sẽ hình thành cơ chế độ đồng bộ ổn định tương ứng với n thành phần vectơ và : = M t ví dộ ụ đơn ả gi n nh t c a h th ng ấ ủ ệ ố điều khiển và

ph n h i là hai h lả ồ ệ ặp một chi u: ề

= ( ),

= ( ), (1.7)

v iớ ( )là hàm chẵn, ( ) = ( ) Trong trường h p không có nhiợ ễu, đầu ra c a h ủ ệ

thống hỗn loạn trong bộ thu giống vớ ầi đ u ra của hệ ống hỗn loạn trong bộ phát, và th

giống với tín hiệ ở kênh truy n, ng i tru ề oạ ừ việc điều chế ực tính sẽ phụ thuộc vào thông ctin D u cấ ủa blcó thể ừ đó được xác đị t nh b ng vi c tích tín hi u thu được và đầằ ệ ệ u ra c a ủ

h thệ ống hỗn loạ ở ộ thu Đầu ra sau đó có thể đượn b c xác định bằng tính trung bình trên chi u dài cề ủa chuỗ ải tr i ph ổnhằm giảm các ảnh hưởng c a nhi u kênh truy n ủ ễ ềNhìn chung, đầu ra c a b ủ ộ tương quan cho SCSK có thể được viết như sau:

= ( + ) (1.8)

v i ớ là đầu ra của hệ ống hỗn loạ ở phía thu Trong trườ th n ng h p khi b lợ ộ ặp hỗn loạn

có m t chiộ ều động thì:

= ( + )( + ) (1.9) Tác gi có th t ả ể đặ = / và vi t lế ại dướ ại d ng:

đến xác su t b tách sóng thấ ị ấp hơn Thêm vào đó, việc giải điều ch tín hi u SCSK yêu ế ệ

cầu một hệ ống phi tuy n gi ng h t trong b thu, vì v y nó có kh th ế ố ệ ộ ậ ả năng bả ệ ốt hơn o v ttrong việc chống lại các hoạ ộng thu trái phép Tuy nhiên các ưu điểt đ m này ph i tr giá ả ả

bằng việc giảm hiệu năng hoạt động và khắt khe hơn trong việc lựa chọn các hệ ố th ng

của và η càng đi đế ớn v i phân ph i Gaussian ố

Hình 1.4 Hoạt động c a SCSK: (a) b phát, (b) b thu [2; tr 14] ủ ộ ộ

Do đó, tỉ ệ ỗ l l i bit v i DCSK nhớ ận được b i ở

= 1 + + (1.12)

Hình 1.5a đưa ra kết quả mô ph ng sỏ ố ớ v i giá tr khác nhau cị ủa M Nhiễu kênh

ng được chọn là nhiễu Gauss Xác suất lỗi bit cho khóa dịch pha nhị phân truyền thố(BPSK-Binary Phase Shift Keying) là = / /2 cũng được ch ra để so ỉsánh Trên hình 1.6, ta có thể ấ th y s phù hự ợp giữa nh ng dữ ự đoán dựa trên phân tích và

k t qu ế ảmô phỏng trong trường h p =100 ợ M

T ừhình 1.5, ta cũng thấy rằng vớ M ớn, hoạt động giảm đi khi tăng M, nó phù i l

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

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

hiệu TR Khi tăng M và gi ữ Eb/N0 không đổ ở ột biên đội m tín hi u c nh, thì Nệ ố đị 0 tăng

t l v i ỉ ệ ớ M Do đó, mặc dù tín hiệu có ích trong biểu thức (1.3) tăng tuyến tính vớ Mi ,

và độ ệ l ch chu n ẩ ( + ), ~ ~ , cũng như độ l nh chu n ệ ẩ

, ~ ~ /, s ẽ tăng nhanh hơn

Hình 1.5 Đặc tính hoạt động của các phương pháp tách sóng dựa trên các

(a) DCSK, (b) CDSK, và (c) SCSK [2; tr.15]

phương pháp tương quan:

Hình 1.6.Hiệu năng của c a các pủ hương phápDCSK, CDSK và SCSK v i M =100 ớ

[2; tr.16]

T l lỷ ệ ỗi bit BER đố ớ ệ ống CDSK đượi v i h th c bi u di n thông qua bi u th ể ễ ể ức:

Kết quả mô phỏng số ớ L=200 được đưa ra trong hình 1 b So sánh giữa kết v i 5

qu ảmô phỏng và phân tích được minh họa trong hình 1.6 Xem xi và xj là độ ậc l p th ng ố

kê chỉ ấ ỉ x p x nhau khi lM ớn, các đường cong phân tích và mô ph ng t i = 100 là rỏ ạ M ất

h p lý ợ

Trong hình 1.6 ta còn th y hấ ệ ố th ng CDSK hoạt động kém hơn khoảng t ến ừ2 đ

3 dB so v i hớ ệ thống DCSK Điều này do hai lý do Lý do th nhứ ất, do tính chất tự nhiên

của tín hiệu được truyền, có 4 thành phần nhiễu chéo trong biểu thức ( 4) trong khi chỉ1

có 2 nhi u trong (1ễ 3) với DCSK Lý do th hai là cùng v i các thành ph n nhi u giao ứ ớ ầ ễthoa là nhi u tín hi u và liên nhi u, có ba thành ph n giao thoa do tr c giao không hoàn ễ ệ ễ ầ ựhảo của những đoạ ỗn h n lo n trên hai kho ng th i gian liên ti p Nhóm này có m t ngay ạ ả ờ ế ặ

c ả khi biên độ nhiễu bằng không, do đó tỷ ệ bít lỗi bão hòa k l hi / lớn tại giá trị

=erfc( 5 /38)/2 Sự bão hòa này được th y trong hình 1.5b, ấ ở đó đường cong

t l bit lỷ ệ ỗi được tính toán s h c cho nh ng giá tr khác nhau cố ọ ữ ị ủa M Ở đây tác gi còn ả

thấy rằng, trong trường hợp DCSK, tăng M ại / không đổi dẫn đến làm suy giảm t

hoạt động

Nhìn chung, đầu ra c a b ủ ộ tương quan ở biểu thức (1 ) đối với hệ ống này có 10 th

th ể được viết dướ ại d ng (1.11) v i ớ A = + M , trong đó:

= ( ( + ( ) ( (1.14)

và có th ể được định nghĩa như trong hai trường hợp trước Khi l n, M ớ là m t bi n ộ ế

có phân b Gauss có trung bình b ng không v i các giá trố ằ ớ ị phương sai được xác định theo hàm Tent = 4 /(5M) Bi u thể ức của đố ới SCSK được định nghĩa: i v

= F(x + )

+ (F( x + ) F(x ))F(x ) E ), (1.15) trong trường h p lợ M ớn, là m t bi n có phân b Gauss có tr trung bình b ng không ộ ế ố ị ằ

Do tính phi tuy n tính cế ủa F, rất khó để đưa ra một bi u th c rõ ràng cho tể ứ ỷ ệ l bit l i ỗBER; nhưng tác gi có th k v ng vào nhả ể ỳ ọ ững đặc tính t ng th trong ho t đ ng c a ổ ể ạ ộ ủDCSK và CDSK Hình 1.5c cho th y hoấ ạt động của SCSK, trong đó xác nhận sự ỳ k vọng hoạt động c a SCSK nên theo cùng mủ ột xu hướng như của DCSK hay CSK Trong trường h p riêng, có th quan sát th y hiợ ể ấ ệu suất làm việc bị suy giảm ứng v i các giá tr ớ ị

M l n ớ

1.4 2 Điều chế vị trí xung hỗn loạn vô tuyến

Một hệ ống truyền dẫn sử ụng các xung hẹp thực hiện điều chế thông tin vào th dkhoảng cách giữa các xung có nhiều ưu điểm hơn so với các hệ ống đã đề ậ ở th c p trên Trong các hệ thống truy n dề ẫn ứng d ng kụ ỹ thuật h n lo n, méo cỗ ạ ủa bộ ọ l c và méo kênh làm ảnh hưởng nghiêm tr ng t i khọ ớ ả năng đồng bộ ữ gi a các hệ ố th ng hỗn loạn Các ảnh hưởng này có th giể ảm đáng kể ằ b ng cách sử ụ d ng m t tín hi u truyộ ệ ền đi có

d ng d ng xung h p ạ ạ ẹ

Cách tiếp cận với hệ ố th ng truyền thông xung cơ bản là s d ng các chu i xung ử ụ ỗ

thời gian hỗn loạn mà không sử ụng dạng sóng hỗn loạn liên tục Các xung có dạ d ng

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

vì thông tin về ạ tr ng thái của hệ ố th ng h n lo n thỗ ạ ể ệ hi n qua khoảng thời gian giữa các xung, méo d ng c a các xung s không gây ạ ủ ẽ ảnh hưởng tới bộ ạ t o xung

H thệ ống này tương tự ớ v i 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 v i các h th ng radio khác S ớ ệ ố ự thay đổi m t cách h n ộ ỗloạn khoảng cách giữa các xung hẹp làm tăng cường các đặc tính ph c a hệ thổ ủ ống bằng cách xóa bỏ tính tu n hoàn c a tín hiầ ủ ệu được phát Do đặc tính ph tổ ần số không còn tập trung mở ột tần số ữa, các xung có vị trí rất hỗn loạn tạo ra những khó khăn để có thể ngiám sát và tách sóng Do đó thu phát dựa trên chu i xung h n lo n t o ra xác su t kh ỗ ỗ ạ ạ ấ ảnăng can thiệp r t th p vào tín hiấ ấ ệu được truy n Kh ề ả năng bảo mật còn cao hơn nữa

nếu như ử ụs d ng một trong các cơ chế mã hóa dùng k thu t h n lo ỹ ậ ỗ ạn

Phương pháp mã hóa hỗn lo n c th ạ ụ ể là điều ch v trí xung h n lo n (CPPM-ế ị ỗ ạChaotic Pulse Position Modulation) dùng phương pháp điều ch h i tiế ồ ếp động Cơ ch ếtruyền thông được xây dựng xung quanh một bộ tái tạo xung hỗn loạn (CPRG-Chaotic

Pulse Regenerator), được cho trong hình 1.7 V i m t chu i xung v i kho ng gi a các ớ ộ ỗ ớ ả ữxung Tn, CPRG t o ra m t chu i xung v i kho ng giạ ộ ỗ ớ ả ữa các xung Tn + ΔTntrong đó ΔT

ph thuụ ộc vào chuỗ ầi đ u vào ΔT: n = F(Tn , … Tn-k); trong đó hàm F(●) thỏa mãn nếu không có tín hi u vào và có vòng ph n h i kín thì b phát t o ra m t chu i xung vệ ả ồ ộ ạ ộ ỗ ới kho ng gi a các xung h n lo n ả ữ ỗ ạ

Thông tin dướ ại d ng nh ị phân được đưa vào chuỗi xung đi ra từ CPRG b ng cách ằthêm vào m t kh i trong vòng ph n h i Khộ ố ả ồ ối này không làm thay đổ ịi v trí xung nếu bit “0” được phát, ho c làm tr xung m t th i gian cặ ễ ộ ờ ố định nào đó nếu bit “1” được phát Dãy xung sau khi được điều ch s là tín hiế ẽ ệu được phát B i vì b thu trái phép không ở ộ

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

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

Các đầu ra t CPRG bên phía phát và phía thu là giừ ống nhau Do đó tín hiệ ạu t i

đầu ra c a CPRG b thu gi ng v i tín hi u c a kênh, ngo i tr m t s xung trong tín ủ ở ộ ố ớ ệ ủ ạ ừ ộ ố

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

hiệu thu và tín hiệu tạ ầi đ u ra của CPRG, bộ thu có thể ải mã và tách thông tin Khi gicác CPRG có sự khác nhau xác định nào đó sẽ ẫ ớ ỗi bit Như vậ d n t i l y có th coi thông ể

s cố ủa các CPRG như là khóa mật mã

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

Khi được đồng b , b thu s “bi t” quãng th i gian hay c a s t i v ộ ộ ẽ ế ờ ử ổ ạ ị trí đó và có

th ể ước đoán xung tương ứng là “0” hay “1” Điều đó cho phép tín hiệu vào bị chặ ởn

tất cả các thời điểm khác trừ ời điểm xung được mong đợi Các quãng thời gian khi thtín hi u vào b n bệ ịchặ ởi mộ ột b thu c th có th ụ ể ể được sử ụ d ng b i b ở ộ thu khác Để ả gi i

mã m t bit thông tin c n phộ ầ ải xác định có hay không m t xung tộ ừ ộ phát rơi vào cử b a

s ổ 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 c a s xung quanh ví trí mong đợ ủử ổ i c a các xung

ứng v i “0” và “1” N u t t c các xung có cùng phân cớ ế ấ ả ực và đồng b hoàn h o, CPPM ộ ả

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