一种基于分数阶忆阻神经网络的信号加解密方法及系统

本发明提出了一种基于分数阶忆阻神经网络的信号加解密方法及系统，涉及数字信号处理技术领域，针对的问题是：现有信号加解密技术，采用有限时间同步，影响解密准确性和稳定性，采用整数阶限制信号加密安全性，加密效率低。该方法通过分数阶忆阻神经网络模型，获取混沌信号，基于模型的预定义时间同步特性，结合随机信号预处理和混沌加密策略，实现加解密，在发送端，根据预设的可调控同步时间，将同步前的随机信号和明文信号组成掩码信号；利用混沌序列对掩码信号进行加密；在接收端，根据预设的同步时间，进行解码；从而确保解密的准确性和高效性。本发明解决现有技术存在的问题，实现了高效、安全的信号加密与解密，为通信安全提供可靠保障。