基于物理混沌的混合图像加密系统研究

初步实现了基于物理混沌的混沌和数据加密标准算法级联的混合图像加密系统,基于该系统研究了级联加密与单级加密的抗统计分析能力,以及不可预测性强弱不同的混沌信号在该系统中应用时密文特性的不同.这种利用物理混沌不可预测性的混合加密系统,不存在确定的明文密文映射关系,而且密文统计特性也应优于(或大致相当)其他加密系统.数值结果支持这一结论,同时表明不可预测性较强的混沌系统其加密产生的密文相关性较弱.     

一种无线传感器网络中的混沌信号重构算法

将无线传感器网络节点观测区域中的一个混沌信号发送到融合中心,进行信号重构.由于节点的通信带宽受限,信号传输之前需要进行量化,给信号带来量化噪声,使得信号重构工作变得更为棘手.本文提出用平方根容积卡尔曼滤波器对融合中心收集的信号进行重构.首先估计观测信号的概率密度函数,使用最优量化器量化观测信号,在有限的量化比特数下,取得最优的信号量化性能.平方根容积卡尔曼滤波器相对无先导卡尔曼算法具有较少的求容积分点,因此具有计算量小的优点,同时迭代过程采用传递误差矩阵的平方根矩阵,保证迭代过程的稳定性和提高数据估计精度.仿真结果表明,该算法能够有效和快速地重构观测信号,并且比基于无先导卡尔曼滤波的算法更快.     

一种基于周期轨道统计的混沌信号不可预测性强弱的检测方法

论述了对混沌信号不可预测程度进行检测的基本原理,在此基础上提出了一种对混沌信号不可预测性强弱进行检测的方法.分别对硬件电路和数值仿真产生的混沌时间序列的周期轨道进行了统计分析,寻找热鞍周期轨道(SPO)并对其回归谱和回归频度等特性进行了研究.实验结果表明了该方法用于检测混沌信号不可预测性强弱的有效性. 关键词： 不可预测性 检测 回归 混沌