混沌直接序列扩频信号盲解调的硬件电路实现

提出了基于现场可编程门阵列 (FPGA) 技术的混沌直接序列扩频信号盲解调的硬件电路实现方法. 设计了混沌直接序列扩频信号发射机与接收机. 发射机可产生10种不同的混沌直接序列扩频信号. 为方便接收机的硬件电路实现, 对无先导卡尔曼滤波混沌拟合盲解调算法进行了简化, 在简化模型的基础上设计了接收机硬件结构. 提出了一种动态调整偏移因子的新方法, 使接收机能实时适应混沌映射的变化. 通过高斯白噪声信道及多径信道条件下的盲解调实验, 验证了盲解调算法硬件实现的抗噪声与抗多径性能, 以及对10种不同的混沌直接序列扩频信号的自适应破译效果. 关键词： FPGA 混沌直接序列扩频通信 盲解调     

基于分形自仿射的混沌时间序列预测

从混沌与分形的关系出发，基于奇怪吸引子的分形结构和时间序列的自仿射特性，提出了一种混沌时间序列的预测方法.采用迭代函数系统跟踪混沌的局部运动轨迹，由此确定统计意义上仿射性能最优的时间序列段，并根据吸引子定理和拼贴定理建立预测模型.以Mackey-Glass混沌系统、脑电信号和Lorenz混沌系统等三种混沌系统为例进行预测试验，结果表明本方法能对混沌时间序列进行准确预测，且对混沌时间序列先验知识要求少，具有广泛的实用性. 关键词： 自仿射 迭代函数系统 混沌时间序列 预测     

Logistic-Unified混杂混沌系统

提出利用Logistic混沌映射调制Unified混沌系统的参数,构建Logistic-Unified(LU)混杂混沌系统的思想.在Logistic混沌映射产生的随机数值的调制下,Unified混沌系统的参数随机变化,控制LU混杂混沌系统在广义Lorenz系统、Lü系统和广义Chen系统间随机切换,产生极其复杂的混沌信号.用数字信号处理(DSP)芯片对LU混杂混沌系统进行硬件实现,硬件实验与数值仿真结果一致,证明了理论分析的正确性. 关键词： LU混杂混沌系统 切换律 Lyapunov指数 DSP     

一种新的分段非线性混沌映射及其性能分析

研究了logistic混沌映射的相关性质,指出当系统参数取值改变时,产生的混沌序列在相空间不具有遍历性.基于以上分析,构造了一种分段logistic混沌映射,对logistic映射和定义的分段logistic映射的分岔图和Lyapunov指数进行了研究,同时通过实验对这二种映射生成序列的随机性、相关系数、功率谱等性能进行了比较分析.在此基础上,定义了一种新的混沌系统性能评价指标——分岔迭代次数.结果表明,定义的分段logistic映射不仅具有良好的遍历性,而且对应的混沌系统相关评价指标的性能良好. 关键词： 混沌系统 相关系数 Lyapunov指数 功率谱     

基于一种新型聚类算法的RBF神经网络混沌时间序列预测

运用两阶段学习方法构建径向基函数(RBF)神经网络模型预测混沌时间序列.在利用非监督学习算法确定网络隐层中心时,提出了一种基于高斯基的距离度量,并联合输入输出聚类的策略.基于Fisher可分离率设计高斯基距离度量中的惩罚因子,可以提高聚类的性能.而输入输出聚类策略的引入,建立了聚类性能与网络预测性能之间的联系.因此,根据本文方法构建的网络模型,一方面可以加快网络训练的速度,另一方面可以提高预测性能.将该方法对Mackey-Glass, Lorenz和Logistic混沌时间序列进行了预测仿真研究,仿真结果表明了该方法的有效性. 关键词： 混沌时间序列 预测 径向基神经网络 聚类     

一种新型广义RBF神经网络在混沌时间序列预测中的研究

提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能，采用基于卡尔曼滤波算法的新型广义RBF网络预测模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行了仿真.结果表明,所提出的新型广义RBF神经网络模型能快速、精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法. 关键词： 广义径向基函数神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降学习算法 混沌时间序列 预测     

基于在线最小二乘支持向量机回归的混沌时间序列预测

提出了一种基于在线最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归的混沌时间序列的预测方法.与离线支持向量机相比，在线最小二乘支持向量机预测方法即使当混沌系统的参数随时间变化时仍然有效.以Chen's混沌系统、Rssler混沌系统、Hénon映射及脑电(EEG)信号四种混沌时 间序列为例评估本文提出的预测方法，结果验证了其混沌时间序列预测的有效性. 关键词： 混沌时间序列 预测 在线学习 支持向量机     

基于重复混沌扩频序列的差分混沌键控系统

提出一种基于可重复混沌扩频序列的差分混沌键控保密通信系统, 并对该系统的误码率进行分析。通过复制差分混沌键控调制信号的参考信号产生重复的混沌扩频序列, 再和经串并转换后的部分数据流相乘, 其余并行数据流按照传统差分混沌键控进行调制, 两部分信号相加后发送到信道中进行传输。在接收端进行相关解调恢复出原信息。理论分析和仿真结果表明: 在多径衰落信道下, 该系统的误码率低于DCSK、CDSK和CD-DCSK系统, 且扩频因子越小, 误码率越低。信道中叠加服从高斯分布噪声时的系统误码率相比叠加服从瑞利分布噪声时的小。     

多元混沌时间序列的多核极端学习机建模预测

多元混沌时间序列广泛存在于自然、经济、社会、工业等领域. 对多元混沌时间序列进行建模预测有助于人类更好地管理, 控制与决策. 针对多元混沌时间序列的建模预测问题, 本文提出一种基于多核极端学习机的预测方法. 首先对多元混沌时间序列进行相空间重构, 将多元混沌时间序列序列的时间相关性转化为空间相关性. 提出一种结合多核学习算法与核极端学习机模型的多核极端学习机建立相空间中输入输出数据的非线性映射. 多核极端学习机模型结合了多核学习算法的数据融合能力以及核极端学习机的训练简便优势. 基于Lorenz混沌时间序列预测和San Francisco河流月径流量预测的仿真实验表明, 与其他常见混沌时间序列预测方法相比, 本文提出的基于多核极端学习机的多元混沌时间序列预测方法具有更小的预测误差.     

基于模糊模型的混沌时间序列预测

对于复杂、病态、非线性动态系统，基于模糊集合的模糊模型，利用模糊推理规则描述动态系统的特性，是一种有效方法.讨论了利用模糊建模方法实现非线性系统的建模和预测.首先，利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊输入空间，然后利用卡尔曼滤波算法估计模糊模型的参数.采用该方法对Mackey Glass混沌时间序列进行预测试验，结果表明利用本方法可以在线或者离线能对Mackey Glass混沌时间序列进行准确预测，证明了本方法的有效性. 关键词： 模糊竞争学习 混沌时间序列 卡尔曼滤波     

基于单向耦合映象格子生成伪随机位序列的两种新方法

基于时空混沌单向耦合映象格子模型,提出生成伪随机位序列的两种新方法：利用耦合映象格子状态的不变分布特性,选取合适基准对系统中格点状态序列进行判决,生成伪随机位序列;以及基于方向相的思想,通过比较一个格点相邻时间的两个状态值来生成伪随机位序列.对生成序列的性能进行了详细分析,数值实验结果表明,它们具有理想的平衡性、相关性和游程特性,可以应用于信息安全、密码学和数字通信等领域. 关键词： 伪随机位序列 单向耦合映象格子 不变分布 方向相     

A Bit Shift Image Encryption Algorithm Based on Double Chaotic Systems

A chaotic system refers to a deterministic system with seemingly random irregular motion, and its behavior is uncertain, unrepeatable, and unpredictable. In recent years, researchers have proposed various image encryption schemes based on a single low-dimensional or high-dimensional chaotic system, but many algorithms have problems such as low security. Therefore, designing a good chaotic system and encryption scheme is very important for encryption algorithms. This paper constructs a new double chaotic system based on tent mapping and logistic mapping. In order to verify the practicability and feasibility of the new chaotic system, a displacement image encryption algorithm based on the new chaotic system was subsequently proposed. This paper proposes a displacement image encryption algorithm based on the new chaotic system. The algorithm uses an improved new nonlinear feedback function to generate two random sequences, one of which is used to generate the index sequence, the other is used to generate the encryption matrix, and the index sequence is used to control the generation of the encryption matrix required for encryption. Then, the encryption matrix and the scrambling matrix are XORed to obtain the first encryption image. Finally, a bit-shift encryption method is adopted to prevent the harm caused by key leakage and to improve the security of the algorithm. Numerical experiments show that the key space of the algorithm is not only large, but also the key sensitivity is relatively high, and it has good resistance to various attacks. The analysis shows that this algorithm has certain competitive advantages compared with other encryption algorithms.     

基于两正交互耦1550nm垂直腔面发射激光器获取多路随机数

提出将正交互耦1550 nm垂直腔面发射激光器(1550 nm-VCSEL)在优化条件下输出的多路平均功率可比拟、延时特征(TDS)得到有效抑制的混沌信号作为混沌熵源,经8位模数转换器(ADC)量化和最低有效位(m-LSB)后续处理获取多路物理随机数的方案,并研究了系统参量对最终获取的比特序列随机性的影响.首先,基于VCSEL的自旋反转模型分析耦合强度和频率失谐对两个正交互耦合1550 nm-VCSEL输出动力学的影响,初步确定利用该系统产生四路平均功率可比拟、TDS得到抑制的混沌信号所需的耦合强度和频率失谐优化范围;在此基础上,选择一个耦合强度值,利用处于优化范围内的不同频率失谐下获取的四路混沌信号作为熵源,经8位ADC量化和m-LSB后续处理得到最终的比特序列;最后,采用NIST Special Publication800-22统计测试套件对获取的最终比特序列的随机性能进行测试,确定了同时获取四路高质量随机数所需的参数范围.     

交替寻优生成元素幅值结合混沌随机相位构造循环测量矩阵

循环矩阵由于其对应离散卷积且具有快速算法被广泛应用于压缩测量矩阵. 本文从循环测量矩阵生成元素的幅值和相位两个方面探索循环测量矩阵的优化构造, 提出交替寻优生成元素的幅值并结合混沌随机相位实现循环测量矩阵的最优构造. 由一维和二维信号循环测量矩阵的不同表示形式出发, 将等价字典列向量之间互相干系数的Welch界作为逼近目标, 推导出了一维和二维信号循环测量矩阵生成元素幅值优化的统一数学模型, 提出采用交替寻优方法求解生成元素幅值的最优解. 利用混沌序列构造循环测量矩阵生成元素的随机相位. 与已有的典型循环测量矩阵相比, 本文优化构造的循环测量矩阵所对应的等价字典列向量之间具有更低的互相干性, 这正是所构造的循环测量矩阵优越性的本质所在.     

切比雪夫光混沌发生器的优化

研究了利用马赫-曾德尔干涉仪来构造扩频序列的设计方法,并对以往提出的切比雪夫光混沌序列发生器的构造原理和方案进行了分析,针对其受到器件尺寸限制的不足,提出了利用余弦函数的性质对其改进的新方案,从而消除了原方案在设计上的局限性.同时通过外加电压对马赫-曾德尔干涉仪两臂折射率的调节增加了波长适应性功能,使得光混沌序列发生器可以在不同的入射波长下得到不同的切比雪夫光混沌序列. 关键词： 切比雪夫映射 混沌序列 Lyapunov指数 光混沌序列发生器     

Digital chaotic sequence generator based on coupled chaotic systems

Chaotic systems perform well as a new rich source of cryptography and pseudo-random coding. Unfortunately their digital dynamical properties would degrade due to the finite computing precision. Proposed in this paper is a modified digital chaotic sequence generator based on chaotic logistic systems with a coupling structure where one chaotic subsystem generates perturbation signals to disturb the control parameter of the other one. The numerical simulations show that the length of chaotic orbits, the output distribution of chaotic system, and the security of chaotic sequences have been greatly improved. Moreover the chaotic sequence period can be extended at least by one order of magnitude longer than that of the uncoupled logistic system and the difficulty in decrypting increases 2¹²⁸*2¹²⁸ times indicating that the dynamical degradation of digital chaos is effectively improved. A field programmable gate array (FPGA) implementation of an algorithm is given and the corresponding experiment shows that the output speed of the generated chaotic sequences can reach 571.4~Mbps indicating that the designed generator can be applied to the real-time video image encryption.     

An image encryption scheme based on three-dimensional Brownian motion and chaotic system

At present, many chaos-based image encryption algorithms have proved to be unsafe, few encryption schemes permute the plain images as three-dimensional(3D) bit matrices, and thus bits cannot move to any position, the movement range of bits are limited, and based on them, in this paper we present a novel image encryption algorithm based on 3D Brownian motion and chaotic systems. The architecture of confusion and diffusion is adopted. Firstly, the plain image is converted into a 3D bit matrix and split into sub blocks. Secondly, block confusion based on 3D Brownian motion(BCB3DBM)is proposed to permute the position of the bits within the sub blocks, and the direction of particle movement is generated by logistic-tent system(LTS). Furthermore, block confusion based on position sequence group(BCBPSG) is introduced, a four-order memristive chaotic system is utilized to give random chaotic sequences, and the chaotic sequences are sorted and a position sequence group is chosen based on the plain image, then the sub blocks are confused. The proposed confusion strategy can change the positions of the bits and modify their weights, and effectively improve the statistical performance of the algorithm. Finally, a pixel level confusion is employed to enhance the encryption effect. The initial values and parameters of chaotic systems are produced by the SHA 256 hash function of the plain image. Simulation results and security analyses illustrate that our algorithm has excellent encryption performance in terms of security and speed.     

Image Encryption Scheme Based on Mixed Chaotic Bernoulli Measurement Matrix Block Compressive Sensing

Many image encryption schemes based on compressive sensing have poor reconstructed image quality when the compression ratio is low, as well as difficulty in hardware implementation. To address these problems, we propose an image encryption algorithm based on the mixed chaotic Bernoulli measurement matrix block compressive sensing. A new chaotic measurement matrix was designed using the Chebyshev map and logistic map; the image was compressed in blocks to obtain the measurement values. Still, using the Chebyshev map and logistic map to generate encrypted sequences, the measurement values were encrypted by no repetitive scrambling as well as a two-way diffusion algorithm based on GF(257) for the measurement value matrix. The security of the encryption system was further improved by generating the Secure Hash Algorithm-256 of the original image to calculate the initial values of the chaotic mappings for the encryption process. The scheme uses two one-dimensional maps and is easier to implement in hardware. Simulation and performance analysis showed that the proposed image compression–encryption scheme can improve the peak signal-to-noise ratio of the reconstructed image with a low compression ratio and has good encryption against various attacks.     

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     

基于线性反馈移位寄存器和混沌系统的伪随机序列生成方法

结合线性反馈移位寄存器（LFSR）和混沌理论各自的优点,采用循环迭代结构,给出一种将LFSR和混沌理论相结合的伪随机序列生成方法.首先根据LFSR的计算结果产生相应的选择函数,通过选择函数确定当前迭代计算使用的混沌系统,应用选择的混沌系统进行迭代计算产生相应的混沌序列;然后把生成的混沌序列进行数制转换,在将得到的二进制序列作为产生的伪随机序列输出的同时将其作为反馈值与LFSR的反馈值进行相应的运算,运算结果作为LFSR的最终反馈值,实现对LFSR生成序列的随机扰动.该方法既可生成二值伪随机序列,也可生成实值伪随机序列.通过实验对生成的伪随机序列进行了分析,结果表明,产生的序列具有良好的随机性和安全性. 关键词： 线性反馈移位寄存器 混沌系统 伪随机序列 随机性