本文關(guān)鍵詞：基于抗反向迭代的混沌映射改進(jìn)及高階混沌序列的FPGA實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著科技的進(jìn)步,移動通信的高速發(fā)展,傳統(tǒng)的偽隨機(jī)序列已顯現(xiàn)出序列長度、數(shù)量有限,復(fù)雜度不高等種種弊端,無法滿足現(xiàn)有的需求�；煦缧蛄杏煞蔷�性系統(tǒng)迭代產(chǎn)生,具有對初值極高的敏感性,不收斂卻有界,理想相關(guān)性等優(yōu)良性質(zhì),使其越來越受到廣大學(xué)者的關(guān)注和研究,在通信技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域具有廣泛的發(fā)展空間。Logistic混沌映射動力系統(tǒng)僅有一個控制參數(shù)項(xiàng),并且混沌區(qū)間范圍小,應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)通信安全領(lǐng)域時(shí)會出現(xiàn)密鑰空間狹小的問題,使其生成的密鑰流序列存在安全缺陷,同時(shí)由于多次迭代運(yùn)算過程的線性轉(zhuǎn)換,使得該混沌映射存在反向迭代獲得初值的較大可能性,大大限制了其實(shí)際應(yīng)用。根據(jù)上述分析,本論文在轉(zhuǎn)換過程中按照Logistic混沌映射取值要求引入正弦三角函數(shù)控制項(xiàng),構(gòu)造出一種改進(jìn)型Logistic混沌映射,該映射在處于混沌狀態(tài)時(shí)分形系數(shù)取值范圍更寬,提高了非線性復(fù)雜度,增大了抗反向迭代破解能力。通過對分岔圖和Lyapunov指數(shù)、初值敏感性、相關(guān)性、平衡性、游程特性、功率譜密度和傳輸能力等性能進(jìn)行計(jì)算和仿真分析,結(jié)果表明該改進(jìn)型映射性能良好,通過抗反向迭代測試更適用于電子商務(wù)數(shù)據(jù)加密、數(shù)字水印和保密通信等應(yīng)用中。FPGA系統(tǒng)在處理復(fù)雜浮點(diǎn)數(shù)乘法運(yùn)算的過程中,會出現(xiàn)調(diào)用的硬件資源隨計(jì)算量增加呈指數(shù)型急速上漲的結(jié)果,容易導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。這類問題在Chebyshev混沌映射數(shù)字化實(shí)現(xiàn)中尤顯突出,隨著階數(shù)的增大,Chebyshev擴(kuò)頻序列性能越來越優(yōu)良,但通常要生成這些序列就只能在集成了豐富資源的較為昂貴的硬件電路中才有可能實(shí)現(xiàn)。因此,如何能夠以盡量少的資源和成本實(shí)現(xiàn)高階Chebyshev數(shù)字序列就顯得很有意義了。本文首次提出一種適于FPGA電路資源并行調(diào)用的Chebyshev映射迭代運(yùn)算規(guī)則,對高階Chebyshev多項(xiàng)式進(jìn)行優(yōu)化變形,推導(dǎo)出新的迭代多項(xiàng)式。一方面通過降低多項(xiàng)式中初值的最高指數(shù)值來減少迭代過程中大量指數(shù)的運(yùn)算,另一方面盡量把多項(xiàng)式化解成相同值的指數(shù)項(xiàng)居多的形式。這樣的改造有利于把所分配的FPGA資源規(guī)劃出較大的復(fù)用單元,并利用低階指數(shù)項(xiàng)對應(yīng)的高速運(yùn)算模塊代替原來的高階指數(shù)項(xiàng)對應(yīng)的低速運(yùn)算模塊,提高硬件電路的并行處理能力,大大降低了硬件計(jì)算資源的占有率,實(shí)現(xiàn)了在低成本硬件電路上獲得更優(yōu)良性能的Chebyshev混沌數(shù)字序列。最后對獲取的序列進(jìn)行了性能綜合分析,結(jié)果表明,高階Chebyshev混沌數(shù)字序列具備偽隨機(jī)序列的優(yōu)良特性。這些工作對于擴(kuò)頻通信的研究和發(fā)展具有一定的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：混沌 改進(jìn)型Logistic混沌映射 高階Chebyshev混沌序列 FPGA
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN791;O415.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 混沌及其研究歷史9-11
• 1.2 混沌研究的現(xiàn)狀和未來11-12
• 1.3 論文的主要內(nèi)容12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-15
• 第二章 混沌擴(kuò)頻序列15-29
• 2.1 傳統(tǒng)偽隨機(jī)序列15-19
• 2.1.1 m序列15-17
• 2.1.2 Gold序列17-19
• 2.2 幾種常用的混沌映射19-25
• 2.2.1 Logistic映射19-21
• 2.2.2 Tent映射21-22
• 2.2.3 Chebyshev映射22-24
• 2.2.4 Henon映射24-25
• 2.3 混沌映射的數(shù)字化方法25-28
• 2.3.1 二值量化法25
• 2.3.2 多值量化法25-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 抗反向迭代的混沌映射改進(jìn)及分析29-41
• 3.1 抗反向迭代的混沌映射改進(jìn)29-31
• 3.2 混沌特性分析31-33
• 3.3 序列特性分析33-37
• 3.4 抗反向迭代測試37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 基于硬件電路運(yùn)算規(guī)則的Chebyshev混沌序列數(shù)字化41-49
• 4.1 基于硬件電路運(yùn)算規(guī)則的高階Chebyshev混沌序列實(shí)現(xiàn)41-44
• 4.2 Chebyshev混沌序列數(shù)字化44-48
• 4.2.1 6階Chebyshev混沌序列數(shù)字化44-45
• 4.2.2 8階Chrbyshev混沌序列數(shù)字化45
• 4.2.3 12階Chebyshev混沌序列數(shù)字化45-46
• 4.2.4 16階Chebyshev混沌序列數(shù)字化46-47
• 4.2.5 32階Chebyshev混沌序列數(shù)字化47-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 第五章 高階Chebyshev混沌序列的FPGA電路實(shí)現(xiàn)及分析49-81
• 5.1 FPGA開發(fā)工具、環(huán)境及硬件平臺49-53
• 5.1.1 FPGA設(shè)計(jì)流程49-50
• 5.1.2 Verilog HDL語言50-51
• 5.1.3 Quartus II設(shè)計(jì)軟件51
• 5.1.4 Modelsim介紹51-52
• 5.1.5 FPGA硬件平臺52-53
• 5.2 Chebyshev混沌序列的FPGA電路實(shí)現(xiàn)53-54
• 5.3 6階Chebyshev混沌序列數(shù)字化硬件實(shí)現(xiàn)54-58
• 5.4 8階Chebyshev混沌序列數(shù)字化硬件實(shí)現(xiàn)58-62
• 5.5 12階Chebyshev混沌序列數(shù)字化硬件實(shí)現(xiàn)62-66
• 5.6 16階Chebyshev混沌序列數(shù)字化硬件實(shí)現(xiàn)66-70
• 5.7 32階Chebyshev混沌序列數(shù)字化硬件實(shí)現(xiàn)70-75
• 5.8 Chebyshev擴(kuò)頻序列性能研究75-80
• 5.8.1 相關(guān)性75-77
• 5.8.2 旁瓣和均方根77
• 5.8.3 游程特性77-78
• 5.8.4 平衡特性78
• 5.8.5 誤碼率78-80
• 5.9 本章小結(jié)80-81
• 第六章 全文總結(jié)及展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 致謝87

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1042711