Hsa (Hücresel Sinir Ağı)-Tabanlı Otonom Olmayan Mlc Devresinin Donanımsal Gerçekleştirimleri / Hardware Implementations for CNN (Cellular Neural Netwok)- Implementations for CNN (Cellular Neural Network)

Öz

Hücresel Sinir Ağı (HSA)-tabanlı kaos üreteçleri, büyük bir ilgi uyandırmış ve bu üreteçlerle ilgili çok sayıda teorik ve deneysel çalışma literatüre sunulmuştur. Alternatif donanım çözümleri, HSA-tabanlı kaos üreteçlerinin tasarımı ve gerçekleştirimi için önemlidir. Bu çalışmada, HSA-tabanlı otonom olmayan MLC sistemi tanıtılmış ve bu sistem için iki farklı donanımsal gerçekleştirimi sunulmuştur. Birinci donanım çözümü, klasik analog devre tasarımı şeklinde iken ikincisi programlanabilir ve yeniden yapılandırılabilir tümdevre tekniği kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, yapılan tasarımı ve gerçekleştirimi doğrulamaktadır.

Abstract

Cellular Neural Network (CNN)-based chaos generators haveattracted considerable interest, and many theoretical andexperimental studies related to these generators have beenpresented in the literature. Alternative hardware solutions areimportant for design and implementation of CNN-based chaosgenerators. In this paper, CNN-based nonautonomous MLCsystem, is introduced and two different hardwareimplementations are proposed for this system. While the firsthardware solution use the classical analog circuitry design,the other one consists of programmable and reconfigurable ICtechnique. Experimental results verify the design andimplementation issues.

Anahtar Kelimeler

• -

Kaynakça

1. Lakshmanan, M., ve Murali, K., Chaos in Nonlinear Oscillators, Controlling and Synchronization, World Scientific Series on Nonlinear Science, Series A- Vol. 13, 1996.
2. Chua, L.O., ve Yang, L., “Cellular Neural Networks: Theory”, IEEE Trans. Circuits&Syst., 35, pp.732-745, 1998.
3. Chua, L.O., CNN: A Paradigm for Complexity, World Scientific Series on Nonlinear Science, Series A- Vol. 31, 1998.
4. Arena, P., Baglio, S., Fortuna, L., ve Manganaro, G., “Chua's Circuit Can Be Generated by CNN Cells”, IEEE Trans. Circuits&Syst. -I, Vol. 42, (2), pp.123-125, 1995.
5. Caponetto, R., Lavorgna, M., ve Occhipinti, L., “Cellular Neural Networks in Secure Transmission Applications”, Proc. of CNNA'96, pp. 411-416, 1996.
6. Kılıç, R., Alçı, M., ve Günay, E., “A SC-CNN-Based Chaotic Masking System with Feedback”, Int. Journal of Bifurcation and Chaos, Vol.14, No.1, p.245-256, 2004.
7. Günay, E., ve Alçı, M., "n -Double Scrolls In SC-CNN Circuit via Diode-Based Pwl Function", Int. J. Bifurcation & Chaos, Vol. 16, No. 4, 2006.
8. Chua, L.O., Wu, C.W., Huang, A., ve Zhong, G.A., “Universal Circuit for Studying and Generating Chaos”, IEEE Trans. Circuits&Syst., CAS-40, (10), pp.732-745, 1993.

9. Anadigm: www.anadigm.com
10. Caponetto, R., Mauro, A.D., Fortuna, L., ve Frasca, M., “Field Programmable Analog Array to Implement a Programmable Chua's Circuit”, Int. Journal of Bifurcation and Chaos, 15, pp.1829–1836, 2005.
11. Kılıç, R., ve Dalkıran, F.Y., “Reconfigurable Implementations of Chua's Circuit”, Int. Journal of Bifurcation and Chaos, Vol.19, No.4, pp.1339-1350, 2009.
12. Kılıç, R., A Practical Guide for Studying Chua's Circuits, World Scientific Series on Nonlinear Science, Series A-Vol.71, 2010.