确定周期序列线性复杂度的快速算法

本文介绍了确定周期序列的线性复杂度的两个快速算法。一个适应于GF（q)上周期为p^n的序列,另一个适应于GF（p^m)上周期为p^n的序列,这里p是奇素数,q是素数并且是模p^2的本原根。     

确定周期为p~n的二元序列的k-错线性复杂度的一个算法

本文给出了确定周期为pn 的二元序列的k -错线性复杂度的一个算法 ,这里p为素数 ,2为模p2 的一个本原根     

确定周期为p^n的二元序列的k—错线性复杂度的一个算法

本文给出了确定周期为p^n的二元序列的k-错线性复杂度的一个算法，这里p为素数，2为模p2的一个本原根。     

确定周期序列k错线性复杂度的一个快速算法

文中提出GF(q)上计算周期为2pⁿ的序列k-错线性复杂度的一个快速算法(这里p和q是素数,并且q是一个模p²的本原根).新算法的计算复杂度为O(N)(这里N是序列的周期).     

确定周期为P n的二元序列k-错复杂度曲线的快速算法

设计了一个确定周期为P^n的二元序列k-错复杂度曲线的算法,这里p为素数,并且2是模P^2的一个本原根。该算法分别推广了魏-白-肖和魏-董-肖计算二元P^n周期序列线性复杂度与k-错复杂度的算法。     

二元周期序列的4-错线性复杂度

 k-错线性复杂度是衡量序列伪随机性的重要指标之一.对线性复杂度第一下降点为4的以2的方幂为周期的二元序列,本文通过分析Games-Chan算法,给出了其4-错线性复杂度的所有可能取值形式以及具有给定4-错线性复杂度的序列的计数.更进一步,给出了其4-错线性复杂度的期望.结果表明,其4-错线性复杂度的期望与线性复杂度相差不大.     

2mpn周期二元序列的线性复杂度和k错线性复杂度

序列线性复杂度的稳定性是衡量其随机性好坏的一个重要指标.针对2mpn周期二元序列,利用多项式分解等工具,确定了使得序列的k错线性复杂度严格小于其线性复杂度的最小k值的上下界,其中n是正整数,m是非负整数,P是奇素数,2是模p2的原根.     

周期序列球体复杂度的一个新算法

在分解周期序列极小多项式的基础上,提出计算周期序列球体复杂度的一个新算法,并给出该算法在特殊周期下的一个应用.     

二元周期序列的线性复杂率与k-错复杂度的关系

k-错复杂度是指改变序列一个周期段中k个或少于k个符号后所得序列的最小线性复杂度。该文讨论了周期为2~pq(q为奇素数,2是模q~2的本原根)的二元序列线性复杂度与k的关系,这里k是满足LC_k(S~N)相似文献   

关于求周期序列k错线性复杂度的Stamp-Martin算法

在k错线性复杂度的实际应用中,误差向量的计算是非常重要的。因此改进了Stamp-Martin算法中cost向量的结构,从而使该算法求周期为2n的二元序列k错线性复杂度更加简洁且容易理解,同时给出了求相应误差向量的算法,即在该误差向量下,能够实现最小的k错线性复杂度。     

二元周期序列的k错误线性复杂度

随着k的增大,序列k错误线性复杂度的值会从线性复杂度递减到0.对于周期为2的方幂的二元序列,Kurosawa讨论了线性复杂度和k错误线性复杂度的关系,给出了使得序列的k错误线性复杂度严格小于序列的线性复杂度最小的k值.本文利用多项式的权重关系给出了使得序列k错误线性复杂度再次减小的最小k值.     

一种新的Shrinking序列周期及线性复杂度

给出了一种新的Shrinking序列模型,并且利用有限域理论,解决了这种新的Shrinking序列的周期及线性复杂度界。     

一类新的周期为2pq的二元广义分圆序列的线性复杂度

该文提出一类新的周期为2pq, p和q为不同奇素数的广义分圆序列,并给出了该序列线性复杂度的计算公式。在已知序列支撑集的情况下,利用该公式可以得到该序列线性复杂度的精确值。     

关于LZ序列的线性复杂度

文献[1]中提出了一类性能优越的伪随机序列;本文讨论此类序列的线性复杂度。     

一类可控序列线性复杂度的估计

本文运用指数集的概念，得到了任意有限域ＧＦ（ｑ）（ｑ＝ｐｍ）上Ｌ级ｍ－序列的多项式序列的线性复杂度，并导出了一类可控序列线性复杂度的上界，这个上界很可能是紧上界。当域特征ｐ＝２时，这类序列线性复杂度的上界为Ｌ＋１２［（Ｌ＋１）ｍ－１］，下界为［（Ｌ＋１）ｍ－１］。     

GF(q)上周期序列的线性复杂度分析

给出了有限域上周期序列在改变几个比特的情况下,其极小多项式及线性复杂度的计算公式,并对其中只改变了一个比特的序列进行了深入的分析,最后得出m序列及周期为2~n序列在改变任意一个比特后的线性复杂度。     

周期为2p2 的四阶二元广义分圆序列的线性复杂度

该文基于分圆理论,构造了一类周期为2p2的四阶二元广义分圆序列。利用有限域上多项式分解理论研究序列的极小多项式和线性复杂度。结果表明,该序列具有良好的线性复杂度性质,能够抗击B-M算法的攻击。是密码学意义上性质良好的伪随机序列。