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カオス的スパイク時系列の力学構造識別に基づく脳型多重情報伝送システムの研究

基于混沌尖峰时间序列动力结构识别的脑型多信息传输系统研究

基本信息

批准号：
16700222
负责人：
山口明宏
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Fukuoka Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,脳のようなスパースな神経スパイク系列を伝達媒体とするシステムにおける柔軟な情報伝達モデルの実現を目的として,カオスダイナミクスをスパイク時系列中のスパイク間隔のダイナミクスとして表現したChaotic-ISI(Chaotic Inter-Spike Interval)を用いた情報伝達システムの構築とその性能解析を行った.情報伝達システムの構築においては,1)Chaotic-ISIを個々の通信チャンネルの情報のキャリアとして送信し,重畳して受信されたChaotic-ISIの重畳系列から個々のChaotic-ISIを力学構造の差異を用いて再分離して個々の情報を復号する多重通信モデル,2)カオス軌道の予測を用いて重畳系列から個々のChaotic-ISIを分離する分離抽出アルゴリズム,3)通信チャンネル毎に異なる力学構造を持つChaotic-ISIを生成するためのカオス写像族を開発した.開発した多重通信モデルについて,性能解析を行った結果,カオス性の強さ,分離抽出アルゴリズムの予測精度,および,通信性能の間にはトレードオフの関係があり,使用するChaotic-ISIのカオス性の強さに応じて予測精度を適応させることで通信性能を最適化できることを示した.多重通信モデルのハードウェア実装においては,分離抽出アルゴリズムを同時性検出ニューロンのネットワークとして設計し,FPGA上への実装を行った.実装においてはXilinx社のSpartanIIIを用い,Chaotic-ISIおよびカオス写像は,離散近似を行い有限精度のダイナミクスとして構成した.結果として,Chaotic-ISIを用いた2対2の通信実験,8対1の通信実験に成功した.これらの研究を通して,スパイク系列の力学構造の識別を用いた情報伝送は,高いノイズ比率の環境化においても情報の多重伝送が可能であり,スパースなスパイク系列を伝達媒体とするシステムにおいて有用であることを示した.

This study aims to analyze the performance of the soft information transmission system in the information transmission system, and to analyze the performance of the soft information transmission system in the information transmission system. 1) Chaotic-ISI is used to re-separate information from complex signals, 2)Chaotic-ISI is used to predict orbits, 3)Chaotic-ISI is used to re-separate information from complex signals, 4) Chaotic-ISI is used to re-separate information from complex signals, 5) Chaotic-ISI is used to re-separate information from complex signals, 6) Chaotic-ISI is used to re-separate information from complex signals, 7) Chaotic-ISI is used to re-separate information from complex signals, 8) Chaotic-ISI is used to re-separate information from complex signals, 9) Chaotic-ISI is used to re-ISI is used to re-separate information from complex signals, 9) Chaotic-ISI is used to re-3) The development of image families in communication is due to the mechanical structure of Chaotic-ISI generation. The performance analysis results show that the prediction accuracy of the separation and extraction system is better than the prediction accuracy of the communication performance. Multi-communication, multi-channel, multi-channel. Xilinx's Spartan III is used in practical applications,Chaotic-ISI is used to write images, discrete approximations are used in finite precision applications. As a result,Chaotic-ISI was successfully used in communication between 2 pairs and 8 pairs. This study is aimed at exploring the possibility of multiple transmission of information in the identification of mechanical structures of a wide range of systems, and to demonstrate the usefulness of multiple transmission of information in the identification of mechanical structures of systems.