TD-ERCS离散混沌伪随机序列的复杂性分析

采用相空间直接观察法和行为复杂性算法,系统地分析了新型TD-ERCS离散混沌系统产生的伪随机序列的复杂性,得出了其复杂性变化规律.在Kolmogorov复杂性基础上,应用经典的Limpel-Ziv算法,ApEn算法和PE算法,从一维时间序列到多维相空间重构两方面计算了TD-ERCS离散混沌伪随机序列的复杂度大小.计算结果表明,TD-ERCS系统的行为复杂性高,而且该系统的复杂性大小随系统参数改变的变化范围小,是一个复杂性非常稳定的全域性离散混沌系统,其产生的混沌伪随机序列适合于信息加密或扩频通信. 关键词： 混沌 混沌伪随机序列 TD-ERCS系统 复杂度     

一种确定混沌伪随机序列复杂度的模糊关系熵测度

将模糊关系的概念引入混沌伪随机序列复杂度的测度方法之中,提出了一种新的混沌伪随机序列复杂度测度方法——模糊关系熵(fuzzy relationship entropy,简记为F-REn)测度方法,并推导了F-REn的两个基本性质.仿真结果表明,该测度方法能够有效测度混沌伪随机序列的复杂度,与近似熵(ApEn)测度方法和符号熵测度方法相比,F-REn测度具有更加好的对序列符号空间的适用性、更加小的对测量维度的敏感性和更加强的对分辨率参数的鲁棒性. 关键词： 混沌伪随机序列 模糊理论 复杂度     

模糊熵算法在混沌序列复杂度分析中的应用

为了准确分析混沌序列的复杂性, 采用模糊熵算法(FuzzyEn) 对典型离散混沌系统和连续混沌系统的复杂度进行分析. 与近似熵(ApEn)、 样本熵(SampEn) 和强度统计复杂度算法相比, FuzzyEn算法是一种更有效的混沌复杂度测度算法, 且对相空间维数(m)、 相似容限度(r) 和序列长度(N) 的敏感性、 依赖性更低, 鲁棒性和测度值的连续性更好. 对混沌系统的复杂性分析表明, 连续混沌系统的复杂度远小于离散混沌系统, 但是如果利用高复杂度的离散混沌伪随机序列或经典 m序列对连续混沌系统产生的伪随机序列进行扰动, 则能大大提高混沌序列的复杂性. 为混沌序列在密码学和混沌保密通信中的应用提供了理论依据.     

一种混沌伪随机序列复杂度分析法

分析了已有的序列线性复杂度分析方法，提出了用近似熵算法计算混沌运动的测度熵，作为衡量混沌伪随机序列复杂度的标准.理论研究表明，利用较短的观察序列，该方法能够准确地反映混沌系统和混沌伪随机序列复杂度的大小，可以作为判断利用混沌系统产生的伪随机序列的复杂度准则.实验结果表明该方法的有效性和理论结果的正确性. 关键词： 混沌 伪随机序列 熵     

混沌伪随机序列的复杂度的稳定性研究

增强统计复杂度能反映混沌伪随机序列的随机本质,在此基础上提出了k错增强统计复杂度的定义,用来衡量混沌伪随机序列复杂度的稳定性,并证明了其两个基本特性.以Logistic,Henon,Cubic,Chebyshev和Tent映射产生的混沌伪随机序列为例,说明了该方法的应用.仿真结果表明,该方法能区分不同混沌伪随机序列的稳定性,是一种衡量混沌序列稳定性的有效方法. 关键词： 稳定性 k错增强统计复杂度')" href="#">k错增强统计复杂度 混沌 伪随机序列     

混沌伪随机序列复杂度分析的符号动力学方法

通过将混沌伪随机序列看成一个符号序列，提出了用符号动力学的 方法来分析混沌伪随机序列的复杂度.以Logistic映射和耦合映射格子系统产生的混沌伪随 机序列为例，说明了该方法的应用，并将计算结果与近似熵ApEn法的计算结果作了比较.结 果表明，该方法可以有效地判断出不同的混沌伪随机序列的复杂程度，而且比近似熵法更为 优越. 关键词： 混沌 伪随机序列 符号动力学 熵     

从混沌时间序列同时计算关联维和Kolmogrorov熵

在Ｇ－Ｐ算法的基础上提出用最小二乘法从时间序列同时计算出关联维和Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ熵的方法。对混沌系统,从本方法得出的关联维是最优的,同时也得到了Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ熵的稳定估计。并用Ｒｏｓｓｌｅｒ吸引子和Ｌｏｒｅｎｚ吸引子为例证实了这一算法。     

改进型Hénon映射生成混沌伪随机序列及性能分析

提出一种改进传统Hénon映射的方法.该方法通过引入绝对值项改变映射系统的内部结构,大大提高了映射系统的线性复杂度和初值敏感性.利用混沌系统生成伪随机序列,进一步对比分析了映射系统生成的伪随机序列的性能.理论分析和实验仿真表明,改进后的映射系统比原系统生成的序列质量有很大提高,验证了该方法的有效性. 关键词： Hénon映射 伪随机序列 性能分析     

基于强度统计算法的混沌序列复杂度分析

为了分析混沌序列的复杂度,文中采用强度统计复杂度算法分别对离散混沌系统(TD-ERCS)和连续混沌系统(简化Lorenz系统)进行复杂度分析,计算了混沌序列随参数变化的复杂度,分析了连续混沌系统产生的伪随机序列分别进行m序列和混沌伪随机序列扰动后的复杂度.研究表明,强度统计复杂度算法是一种有效的复杂度分析方法,离散混沌序列复杂度大于连续混沌序列复杂度,但对连续混沌系统的伪随机序列进行m序列和混沌伪随机序列扰动后可大大增加复杂度,为混沌序列在信息加密中的应用提供了理论依据. 关键词： 强度统计复杂度算法 TD-ERCS系统 简化Lorenz系统 序列扰动     

分数阶混沌系统的Adomian分解法求解及其复杂性分析

根据分数阶微分定义,采用Adomian分解算法,研究了分数阶简化Lorenz系统的数值解.研究发现,该算法与预估-校正算法相比,求解结果更准确,所耗计算资源和内存资源更少,求解整数阶系统时较Runge-Kutta算法更准确;利用Adomian算法得到的分数阶简化Lorenz系统出现混沌的最小阶数为1.35,比利用预估-校正算法得到的最小阶2.79更小.采用相图、分岔图分析了该系统的动力学特性,基于谱熵算法(SE)和C0算法分析了该系统的复杂度.结果表明,复杂度结果和分岔图一致,说明系统的复杂度同样能反映出系统动力学特性;复杂度随阶数q的增加呈总体减小的趋势,而混沌态时系统参数c变化对系统复杂度影响不大.为分数阶混沌系统应用于信息加密、保密通信领域提供了理论与实验依据.     

基于多尺度熵的交通流复杂性分析

交通流演化复杂性的研究有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,为交通流的预测和控制提供理论依据.多尺度熵方法在生理时间序列和计算机网络流量的分析中得到了广泛的应用.考虑到交通流中的车辆到达和计算机网络中的分组到达具有类似特性,本文以刹车灯模型的车头时距为分析对象,利用多尺度熵方法来分析交通流演化的复杂性.分析结果表明:1)车头时距的复杂性随着时间尺度的增加而降低,反映了交通流的短时间难预测性;2)当时间尺度较小时,车头时距复杂性在自由流时和同步流时差异不大,但是,随着时间尺度的增加,自由流时车头时距的熵值迅速下降,而同步流时车头时距的熵值下降较慢.这一特性对于识别自由流中是否产生了同步流有非常重要的参考价值.本文的研究可以为揭示交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.     

Complexity analyses of multi-wing chaotic systems

The complexities of multi-wing chaotic systems based on the modified Chen system and a multi-segment quadratic function are investigated by employing the statistical complexity measure (SCM) and the spectral entropy (SE) algorithm. How to choose the parameters of the SCM and SE algorithms is discussed. The results show that the complexity of the multi-wing chaotic system does not increase as the number of wings increases, and it is consistent with the results of the Grassberger-Procaccia (GP) algorithm and the largest Lyapunov exponent (LLE) of the multi-wing chaotic system.     

基于多尺度熵的电力能量流复杂性分析

电力能量流复杂性主要体现于其动态行为的实时性、非线性及不确定性等,网络动力学行为分析是关键.本文在电力系统动力学平衡方程基础上,构建了系统势能与支路势能函数模型;通过提取扰动(或故障)后系统的能量信息,利用多尺度熵对扰动(或故障)后系统能量流演化过程进行了研究.结果表明:1)稳定运行状态下系统复杂度较低,且随着故障持续时间的增加,系统故障后呈现出更高的复杂度;2)不稳定运行状态下,系统在小尺度时间上表现出更强的不确定性,而在大尺度时间上表现出相对更明显的规则性;3)临界稳定运行状态与临界不稳定运行状态下,故障后的系统复杂度在不同时间尺度上呈现出较明显的差异,这对动态过程中临界点的识别有着积极的参考价值.本文研究揭示了电力能量流在物理动态过程中的演化机制,为电力系统动力学行为分析提供了新思路与新方法.     

将混沌序列变换成均匀伪随机序列的普适算法

提出了一种将混沌序列变换成均匀伪随机序列的普适算法.这种算法基于计算机浮点数表示的bit位操作,不针对任何具体对象,可将任意连续或分段连续分布的实型随机变量转换成均匀分布的随机变量.理论分析表明,这种算法源于实型随机变量中普遍存在着的沿bit位以指数规律增强的均匀化趋势.任何实型的混沌序列,不论来自混沌映射系统还是混沌微分动力系统,都可以在同一个标准算法下变换成均匀分布的伪随机序列,因而是混沌伪随机数发生器标准化模块设计和硬件实现的关键技术基础. 关键词： 混沌 伪随机序列 均匀分布函数     

Cognitive radio resource allocation based on coupled chaotic genetic algorithm

A coupled chaotic genetic algorithm for cognitive radio resource allocation which is based on genetic algorithm and coupled Logistic map is proposed.A fitness function for cognitive radio resource allocation is provided.Simulations are conducted for cognitive radio resource allocation by using the coupled chaotic genetic algorithm,simple genetic algorithm and dynamic allocation algorithm respectively.The simulation results show that,compared with simple genetic and dynamic allocation algorithm,coupled chaotic genetic algorithm reduces the total transmission power and bit error rate in cognitive radio system,and has faster convergence speed.