Разработка метода классификации сигналов с использованием осциллятора Чжуа в рамках резервуарного подхода

  • Владислав Анатольевич Сычёв Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, ул. Сурганова, 6, 220012, г. Минск, Беларусь
  • Александр Михайлович Крот Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, ул. Сурганова, 6, 220012, г. Минск, Беларусь
  • Григорий Александрович Прокопович Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, ул. Сурганова, 6, 220012, г. Минск, Беларусь
DOI: https://doi.org/10.33581/2520-6508-2023-1-88-101

Аннотация

Рассмотрены практические аспекты обработки сигналов с использованием хаотического осциллятора Чжуа (в русскоязычной литературе также распространен вариант Чуа) в качестве вычислительной среды. Исследование мотивировано растущим интересом к новым способам вычислений с применением свойств, изначально присущих различным сложным системам под общим названием «резервуарные вычисления». Показано, что осциллятор Чжуа может выполнять нелинейное преобразование входных сигналов и обладает кратковременной памятью, а следовательно, соответствует требованиям к резервуарным вычислителям и подходит для использования в качестве основы для построения вычислительных устройств. Для управления осциллятором Чжуа введен специальный параметр, позволяющий схеме в хаотическом режиме генерировать нелинейные колебания, для которых форма аттрактора в пространстве состояний однозначно определяется управляющим параметром. Кроме того, симметрия аттрактора используется для оценки внешнего воздействия на осциллятор. В итоге разработан способ управления осциллятором и считывания его состояния, позволяющий применять осциллятор Чжуа в качестве так называемого резервуара в рамках резервуарного подхода. Реализация метода обработки сигналов показана на примере построения классификатора сигналов квадратной, треугольной и синусоидальной формы. Результаты моделирования и прототипирования электронного устройства демонстрируют возможность использования осциллятора Чжуа как основы для построения аналоговых вычислительных модулей, направленных на решение специализированных задач (аналоговых ускорителей), в гибридных аналого-цифровых системах управления непромышленными роботами и устройствах интернета вещей.

Биографии авторов

Владислав Анатольевич Сычёв, Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, ул. Сурганова, 6, 220012, г. Минск, Беларусь

научный сотрудник лаборатории робототехнических систем

Александр Михайлович Крот, Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, ул. Сурганова, 6, 220012, г. Минск, Беларусь

доктор технических наук, профессор; заведующий лабораторией моделирования самоорганизующихся систем

Григорий Александрович Прокопович, Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, ул. Сурганова, 6, 220012, г. Минск, Беларусь

кандидат технических наук, доцент; заведующий лабораторией робототехнических систем

Литература

  1. Mulyarchik KS, Polochanskiy AS. Quality of service in wireless sensor networks. Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. 2017;2:65–70. Russian.
  2. Xue Yang. Recent development in analog computation: a brief overview. Analog Integrated Circuits and Signal Processing. 2016;86(2):181–187. DOI: 10.1007/S10470-015-0668-Y.
  3. Hasler J. Analog abstraction, computation, and numerical analysis. In: Proceedings of the 2018 IEEE International symposium on circuits and systems; 2018 May 27–30; Florence, Italy. [S. l.]: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2018. p. 1–5. DOI: 10.1109/ISCAS.2018.8351646.
  4. Lu J, Young S, Arel I, Holleman J. A 1 TOPS/W analog deep machine-learning engine with floating-gate storage in 0.13 μm CMOS. IEEE Journal of Solid-State Circuits. 2015;50(1):270–281. DOI: 10.1109/JSSC.2014.2356197.
  5. Ulmann B. Analog computing. Munich: Oldenbourg Verlag; 2013. XIX, 300 p. DOI: 10.1524/9783486755183.
  6. Chen Buyun, Yang Hao, Song Boxiang, Meng Deming, Yan Xiaodong, Li Yuanrui, et al. A memristor-based hybrid analog-digital computing platform for mobile robotics. Science Robotics. 2020;5(47):1–7. DOI: 10.1126/scirobotics.abb6938.
  7. Chua L, Sirakoulis GCh, Adamatzky A, editors. Handbook of memristor networks. Cham: Springer; 2019. XIV, 1368 p. DOI: 10.1007/978-3-319-76375-0.
  8. Eykhoff P. System identification: parameter and state estimation. London: John Wiley & Sons; 1974. XX, 555 p. Russian edition: Eykhoff P. Osnovy identifikatsii sistem upravleniya: otsenivanie parametrov i sostoyaniya. Lototskii VA, Mandel’ AS, translators; Raibman NS, editor. Moscow: Mir; 1975. 683 p.
  9. Boyd S, Chua LO. Fading memory and the problem of approximating nonlinear operators with Volterra series. IEEE Transactions on Circuits and Systems. 1985;32(11):1150–1161. DOI: 10.1109/TCS.1985.1085649.
  10. Moon FC. Chaotic vibrations: an introduction for applied scientists and engineers. New York: Wiley-Interscience; 2004. XIX, 309 p.
  11. Nakajima K, Fischer I, editors. Reservoir computing: theory, physical implementations, and applications. Singapore: Springer; 2021. XIX, 458 р. (Natural computing series). DOI: 10.1007/978-981-13-1687-6.
  12. Ortín S, Pesquera L. Reservoir computing with an ensemble of time-delay reservoirs. Cognitive Computation. 2017;9(3):327–336. DOI: 10.1007/s12559-017-9463-7.
  13. Soriano MC, Ortín S, Keuninckx L, Appeltant L, Danckaert J, Pesquera L, et al. Delay-based reservoir computing: noise effects in a combined analog and digital implementation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2015;26(2):388–393. DOI: 10.1109/TNNLS.2014.2311855.
  14. Tanaka G, Yamane T, Héroux JB, Nakane R, Kanazawa N, Takeda S, et al. Recent advances in physical reservoir computing: a review. Neural Networks. 2019;115:100–123. DOI: 10.1016/j.neunet.2019.03.005.
  15. Wu Shuxian. Chua’s circuit family. Proceedings of the IEEE. 1987;75(8):1022–1032. DOI: 10.1109/PROC.1987.13847.
  16. Jensen JH, Tufte G. Reservoir computing with a chaotic circuit. In: Knibbe C, Beslon G, Parsons D, Misevic D, Rouzaud-Cornabas J, Bredèche N, et al., editors. ECAL-2017. Proceedings of the 14th European conference on artificial life; 2017 September 4–8; Lyon, France. Cambridge: MIT Press; 2017. p. 222–229. DOI: 10.7551/ecal_a_039.
  17. Tong Z, Nakane R, Hirose A, Tanaka G. A simple memristive circuit for pattern classification based on reservoir computing. International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Sciences and Engineering. 2022;32(9):2250141. DOI: 10.1142/S0218127422501413.
  18. Baird B, Hirsch MW, Eeckman F. A neural network associative memory for handwritten character recognition using multiple Chua characters. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing. 1993;40(10):667–674. DOI: 10.1109/82.246169.
  19. Jankowski S, Londei A, Mazur C, Lozowski A. Synchronization and association in a large network of coupled Chua’s circuits. International Journal of Electronics. 1995;79(6):823–828. DOI: 10.1080/00207219508926316.
  20. Barr J, Miller DA. A hybrid analog/digital chaotic associative memory. In: Proceedings of the 43rd IEEE Midwest Symposium on Circuits and Systems; 2000 August 8–11; Lansing, USA. Volume 3. [S. l.]: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2000. p. 1018–1021. DOI: 10.1109/MWSCAS.2000.951389.
  21. Krot AM, Sychou UA. The analysis of chaotic regimes in Chua’s circuit with smooth nonlinearity based on the matrix decomposition method. Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physical-Technical Series. 2018;63(4):501–512. Russian. DOI: 10.29235/1561-8358-2018-63-4-501-512.
  22. Krot AM. A model of stabilization of chaotic wave processes in complex dynamical systems from the point of view of the matrix decomposition theory. In: Skiadas CH, Dimotikalis Y, editors. 13th Chaotic modeling and simulation international conference. Cham: Springer; 2021. p. 413–429 (Springer proceedings in complexity). DOI: 10.1007/978-3-030-70795-8_32.
  23. Krot AM, Sychou UA. On the features of nonlinear analysis of dynamical systems based on the matrix decomposition method. Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physics and Mathematics Series. 2022;58(2):190–207. Russian. DOI: 10.29235/1561-2430-2022-58-2-190-207.
  24. Siderskiy V, Kapila V. Parameter matching using adaptive synchronization of two Chua’s oscillators. International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Sciences and Engineering. 2014;24(11):1430032. DOI: 10.1142/S0218127414300328.
Опубликован
2023-03-28
Ключевые слова: детерминированный хаос, осциллятор Чжуа, классификация, аналоговые вычислительные машины, обработка сигналов
Поддерживающие организации Работа выполнена при финансовой поддержке Белорусского республиканского фонда фундаментальных исследований (проект Ф22КИ-012 «Проектирование самообучающейся модели мобильного робота на основе визуальной одометрии и высокопроизводительных арифметических устройств») и государственной программы научных исследований «Цифровые и космические технологии, безопасность человека, общества и государства» на 2021–2025 гг. (задание 1.3.1 (Т31)).
Как цитировать
Сычёв, В. А., Крот, А. М., & Прокопович, Г. А. (2023). Разработка метода классификации сигналов с использованием осциллятора Чжуа в рамках резервуарного подхода. Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика, 1, 88-101. https://doi.org/10.33581/2520-6508-2023-1-88-101
Выпуск
№ 1 (2023): Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика
Раздел
Теоретические основы информатики

Copyright (c) 2023 Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).