Evoluční algoritmy jsou použity ke zvýšení kvality obnovení signálu v chaosem zabezpečeném komunikačním systému, který je klíčovým objektem této disertační práce. Chyba synchronizace mezi vysílačem a přijímačem v komunikačním systému je použita k návrhu účelovou funkci.
Parametry chaotického dynamického modelu jsou odhadovány evolučními algoritmy pomocí minimalizace chyby synchronizace. Tímto způsobem je kvalita obnoveného signálu zvýšena pokud se chyba synchronizace blíží minimální hodnotě.
K synchronizaci komunikačního chaosu jsou požity tři metody metoda Pecora-Carroll (PC), metoda Active-Passive Decomposition (APD) a zpětnovazební metoda.
Diferenciální evoluční algoritmus (DE) a Self-Organising Migrating algoritmus (SOMA) jsou evoluční algoritmy použité k nalezení optimálních parametrů chaotického přijímacího systému.
Jsou prováděny synchronizace identického chaosu: synchronizace tří-dimenzionálního Lotka-Volterra systemu pomocí PC metody, synchronizace čtyř-dimenzionálního Qi systemu pomocí APD metody a synchronizace čtyř-dimenzionálního Liu systemu pomocí zpětnovazební metody.
Výkonnost EA je potom ověřena pomocí synchronizace pěti a šesti-dimenzionálního chaotického systému.
EA je použit pro navržení řídící funkce při synchronizaci mezi dvěma rozdílnými chaotickými systémy.
Na základě optimálních výsledků z evolučních algoritmů jsou odhadované hodnoty použity k rekonstruování přijímacího chaotického systému. Pomocí odhadnutých parametrů je dosahováno optimální kvality synchronizace.
Synchronizace mezi vysílacím a přijímacím chaotickým systémem je použita k znovuzískání vysílané informace v Chaotic-Masking Scheme (CMS). Kvalita chaosem zabezpečené komunikace je zvýšena pomocí odhadovaných parametrů.
Můžeme říci, že všechny simulace dávají uspokojivé výsledky a tak evoluční algoritmy jsou úspěšné při řešení tohoto složitého problému.
Annotation in English
The evolutionary algorithms are applied to enhance the quality of recovered signal in chaotic secure communication system that is the core objective of this dissertation. The synchronization error between the transmitter and the receiver in communication systems is used to design the cost function.
The parameters of chaotic dynamic model are estimated by evolutionary algorithms via minimizing the synchronization errors. By this way, the quality of recovered signal is increased when the synchronization error approaches to minimum value.
The Pecora and Carroll method (PC method), Active-Passive Decomposition method (APD method) and Feedback method-three synchronization methods are used to achieve the synchronization of chaos communication.
Differential evolution algorithm (DE) and Self-Organising Migrating Algorithm (SOMA) are used as the evolutionary algorithms to find the unknown parameters of receiver chaotic systems.
The synchronizations of identical chaos are executed: Synchronization of three dimensional Lotka-Volterra systems via PC method, synchronization of four dimensional Qi systems via APD method, synchronization of four dimensional Liu systems via Feedback method.
The powerful of EA on this problem are also proven via the synchronization of 5 and 6 dimensional chaotic systems.
The application of EA is used for designing the control function in the synchronization between two difference chaotic systems.
Based on the optimum results from evolutionary algorithms, the estimated values are used to reconstruct the receiver chaotic systems. The optimal quality of synchronization is achieved by using the estimated parameters.
The synchronization between the transmitter and the receiver chaotic system is used to retrieve the transmitted information in Chaotic Masking Scheme (CMS). The quality of chaotic secure communication is enhanced with estimated parameters.
It is possible to state that all simulations gave satisfactory results and thus evolutionary algorithms are successful in solving this difficult problem.
Evoluční algoritmy jsou použity ke zvýšení kvality obnovení signálu v chaosem zabezpečeném komunikačním systému, který je klíčovým objektem této disertační práce. Chyba synchronizace mezi vysílačem a přijímačem v komunikačním systému je použita k návrhu účelovou funkci.
Parametry chaotického dynamického modelu jsou odhadovány evolučními algoritmy pomocí minimalizace chyby synchronizace. Tímto způsobem je kvalita obnoveného signálu zvýšena pokud se chyba synchronizace blíží minimální hodnotě.
K synchronizaci komunikačního chaosu jsou požity tři metody metoda Pecora-Carroll (PC), metoda Active-Passive Decomposition (APD) a zpětnovazební metoda.
Diferenciální evoluční algoritmus (DE) a Self-Organising Migrating algoritmus (SOMA) jsou evoluční algoritmy použité k nalezení optimálních parametrů chaotického přijímacího systému.
Jsou prováděny synchronizace identického chaosu: synchronizace tří-dimenzionálního Lotka-Volterra systemu pomocí PC metody, synchronizace čtyř-dimenzionálního Qi systemu pomocí APD metody a synchronizace čtyř-dimenzionálního Liu systemu pomocí zpětnovazební metody.
Výkonnost EA je potom ověřena pomocí synchronizace pěti a šesti-dimenzionálního chaotického systému.
EA je použit pro navržení řídící funkce při synchronizaci mezi dvěma rozdílnými chaotickými systémy.
Na základě optimálních výsledků z evolučních algoritmů jsou odhadované hodnoty použity k rekonstruování přijímacího chaotického systému. Pomocí odhadnutých parametrů je dosahováno optimální kvality synchronizace.
Synchronizace mezi vysílacím a přijímacím chaotickým systémem je použita k znovuzískání vysílané informace v Chaotic-Masking Scheme (CMS). Kvalita chaosem zabezpečené komunikace je zvýšena pomocí odhadovaných parametrů.
Můžeme říci, že všechny simulace dávají uspokojivé výsledky a tak evoluční algoritmy jsou úspěšné při řešení tohoto složitého problému.
Annotation in English
The evolutionary algorithms are applied to enhance the quality of recovered signal in chaotic secure communication system that is the core objective of this dissertation. The synchronization error between the transmitter and the receiver in communication systems is used to design the cost function.
The parameters of chaotic dynamic model are estimated by evolutionary algorithms via minimizing the synchronization errors. By this way, the quality of recovered signal is increased when the synchronization error approaches to minimum value.
The Pecora and Carroll method (PC method), Active-Passive Decomposition method (APD method) and Feedback method-three synchronization methods are used to achieve the synchronization of chaos communication.
Differential evolution algorithm (DE) and Self-Organising Migrating Algorithm (SOMA) are used as the evolutionary algorithms to find the unknown parameters of receiver chaotic systems.
The synchronizations of identical chaos are executed: Synchronization of three dimensional Lotka-Volterra systems via PC method, synchronization of four dimensional Qi systems via APD method, synchronization of four dimensional Liu systems via Feedback method.
The powerful of EA on this problem are also proven via the synchronization of 5 and 6 dimensional chaotic systems.
The application of EA is used for designing the control function in the synchronization between two difference chaotic systems.
Based on the optimum results from evolutionary algorithms, the estimated values are used to reconstruct the receiver chaotic systems. The optimal quality of synchronization is achieved by using the estimated parameters.
The synchronization between the transmitter and the receiver chaotic system is used to retrieve the transmitted information in Chaotic Masking Scheme (CMS). The quality of chaotic secure communication is enhanced with estimated parameters.
It is possible to state that all simulations gave satisfactory results and thus evolutionary algorithms are successful in solving this difficult problem.
