四种数字混沌扩频序列的平衡性分析

探讨了Chebyshev、改进型Logistic、Logistic和Tent四种典型混沌映射的映射参数与平衡性之间的关系,得出了混沌序列新的映射参数取值范围,为混沌扩频码的产生提供了依据;并通过四种混沌序列的平衡性曲线图和映射参数对混沌扩频通信系统的误码率影响曲线图,验证了新取值范围的正确性。仿真和分析表明：Chebyshev映射的平衡性最好。     

Poincare映射的数值算法及其在永磁同步电机混沌分析中的应用

给出了Poincare映射的一个数值算法,并在提出的永磁同步电机（PMSM）混沌模型的基础上,应用Poincare映射分析了PMSM的混沌现象,仿真结果表明Poincare映射可以更直观地反映其相应的状态空间图形,而从一个新的角度证实了PMSM的混沌运动的存在性。     

一种新的混沌扩频序列及其性能分析

结合传统的混沌映射,提出一种组合式混沌映射模型。给出了产生新的混沌扩频序列的方法。首先由给定初值代入组合式混沌映射进行迭代,并且通过随机的参数切换选择不同的组合混沌映射,再将迭代产生的序列进行预处理,最后将预处理后的序列进行L比特选择得到新的混沌扩频序列。对得到的混沌扩频序列进行平衡性、保密性和相关性分析,并与现有的混沌扩频序列的性能进行比较。结果表明,该混沌扩频序列具有与现有的混沌扩频序列相近的相关性,而且其平衡性、保密性更好。     

基于泛逻辑的分形与混沌逻辑初探

人们对自然的看法正经历着一个根本性的改变,即转向多重性、暂时性和复杂性,混沌学与分形论则是研究此类非线性自然系统的新兴科学。本文分析了分形与混沌的基本特征及其与泛逻辑的相互关系,讨论了建立分形与混沌逻辑的必要性和可能性,并给出了分形逻辑的研究纲要和混沌逻辑的实现途径。文章指出:<1>.分形与混沌逻辑的产生既是人类对自然规律认识深入的必然产物,也是深入认识自然的客观需要;<2>.泛逻辑学原理为建立具体的逻辑体系提供了理论框架与生成规则,这使得建立分形与混沌逻辑成为可能;<3>.分形与混沌逻辑在复杂系统的研究中将扮演重要的角色,并在其应用中逐渐自我完善。     

具有平面晶体对称性混沌吸引子的分形极限图

提出用混沌函数构造具有平面晶体群对称性混沌吸引子的上半平面、方极限和圆极限分形图的简便方法.通过确定单个混沌吸引子所在的基本区域,利用同胚仿射变换,把基本区域中的混沌吸引子自相似地映射到上半平面,进而生成方极限、圆极限分形图.这些图案具有很好的艺术渲染力.该方法使单个混沌吸引子保持几何结构不变,但图形在整体上却具有很好分形自相似的性质.     

一种新颖的混沌分组密码算法

在研究已经提出的一些混沌加密算法的基础上,提出了一种新的混沌分组密码算法.算法的密钥包含64位的外部比特流K和Logistic映射的初值x0两部分,同时也用这个混沌映射定义了一个双射映射.然后通过3种代数运算和由双射映射确定的置换运算还用在64比特的明文上,产生64比特的密文.理论与实验分析表明该算法克服了一些纯混沌密码系统的固有缺陷,同时也具有较高的性能.     

只含一个非线性项的超混沌系统及其电路实现

构造出了一个新的只含有一个非线性项的四维非线性动力学系统,研究了该系统的超混沌吸引子、Lyapunov指数、庞加莱映射图等复杂动力学特征,然后以Multisim电路仿真软件为平台进行了仿真实验,验证了超混沌系统的混沌现象.     

分形图形与混沌图案的应用

对分形与混沌的应用进行了研究,给出了分形曲线--(1～5次)封闭Koch曲线的生成结果,并讨论了利用牛顿法解方程及其混沌情况生成图案的方法.以封闭Koch曲线和牛顿法解方程及其混沌情况图案为研究对象,把分形几何图形和牛顿法解方程之混沌情况图案相结合,实现了对封闭Koch曲线区域的填充;为分形和混沌理论在艺术领域的应用,做出了初步的尝试,研究表明分形与混沌可以被运用于艺术上.     

基于混沌不透明表达式的不透明谓词混淆技术研究

为了更好地进行代码混淆,提出了一种基于混沌映射和二次映射的混沌不透明表达式构造方法。根据混沌不透明表达式的定义,采用具有初值敏感依赖性、伪随机性、状态空间均匀分布性、多分支性和无特殊符号等性质的混沌映射。以二维帐篷映射为例,创建与之相匹配的二次映射,将混沌映射的运行状态空间映射至表达式的结果空间,以进行混沌不透明表达式的构造。将混沌不透明表达式与不透明谓词相结合,形成了一种新的不透明谓词构造方法,同时提出了一种新构造谓词与原有谓词融合于一体的不透明谓词插入方法,两者结合形成了一种新型的不透明谓词混淆技术。实验结果表明,该技术令各项软件的复杂度指标都有明显的提升,并且增加的程序开销较小。     

M-J混沌分形图谱的结构艺术——混沌分形技术在数字媒体中的应用

从混沌分形理论的基本原理出发，提出了分形艺术的定义。从分形集的轨道及分布规律角度阐述了分形图形的构造方法，并利用这些构造方法构造了一系列M-J混沌分形集的图像，展示了分形集合的精细结构艺术，为混沌分形理论和技术在数字媒体方向的应用提供一个全新的视角和应用的基础。     

二维Logistic映射中混沌与分形的研究

研究了二维Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射非线性动态行为的普适特征后发现,控制参数不同,二维Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射可分别按Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ途径、Ｒｕｂｅｌｌｅ－Ｔａｋｅｎｓ－Ｎｅｗｈｏｕｓｅ方案和Ｐｏｍｅａｕ－Ｍａｎｎｅｖｉｌｌｅ途径走向混沌,且在控制参数空间中的较大区域,其通向混沌的道路与Ｈｏｐｆ分岔有关,在这些途径上可观察到锁相和准周期运动。同时对二维Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射的分形研究表明,控制参数不同,分     

基于分形和曲面展开的雕刻作品生成技术

探索了基于分形技术的雕刻图形计算机辅助创新设计新技术，采用物理模型对雕刻学习曲面展开问题进行了详细地研究，给出了曲面展开算法，完成了分形图形向三维雕刻曲面的映射转换，构造出了更为复杂的雕刻图形。     

基于混沌映射和DNA编码的图像加密算法

针对Logistic映射应用于图像加密时迭代点比较集中、遍历性较差的问题,提出一种改进的基于斜帐篷映射与脱氧核糖核酸(DNA)理论的图像加密算法。利用斜帐篷映射产生2组混沌序列来置乱图像中像素的位置,对初步置乱后的图像进行DNA编码,使其成为一个DNA序列,再由斜帐篷映射产生一组混沌序列以置乱DNA序列,通过DNA反变换得到最终的加密图像。从安全性和置乱程度2个方面进行仿真分析,结果表明,与Arnold变换、Hilbert曲线等传统置乱方法,以及Logistic映射与DNA理论相结合的算法相比,该算法具有更好的加密特性。     

基于双混沌系统互反馈的加密算法

为使低维混沌加密系统具有较高的安全性和良好的运算效率,提出一种基于Logistic映射和Tent映射的复合混沌加密系统。通过两种映射互反馈产生密钥序列,再对读取的明文进行加密;同时利用密文反馈的方式来改变混沌映射的迭代次数,使迭代过程具有一定的随机性。结果表明,与单一的Logistic混沌加密相比,该算法具有很大的密钥空间、较高的加密强度和低维混沌加密系统的良好的运算效率,而且能有效地抵抗穷举攻击、统计学攻击和相图攻击。     

基于混沌与小波域的图像数字水印算法

图像是网络多媒体传播的重要对象,因此网络内图像的所有权、版权认证及内容完整性问题也就成了网络安 全亟待解决的问题。为了解决该问题,本文提一种Logistic 混沌映射和小波分解相结合的数字水印算法。在水印加密与水印 嵌入过程中同时引入混沌映射,使水印的安全性能得到了提升。     

基于SVM的0-1序列生成器

提出一种0-1序列生成器的设计方法。该方法通过Logistic映射得到一组对初始值具有敏感性、快速衰减的自相关性、长期不可预测性和伪随机性的随机序列;利用SVM对随机序列进行粗粒化,由于SVM的确定性和不改变随机序列的时序性,生成0-1随机序列。理论研究和数值模拟表明,该序列发生器具有良好的随机性,并且易于实现。     

基于耦合混沌系统的彩色图像加密算法

讨论了一种新的彩色图像加密的算法。该算法以Lorenz混沌系统的初始条件作为初始密钥对图像进行异或预处理,由Logistic映射和Lorenz系统产生的混沌序列分别对图像进行置乱和扩散操作。该算法以处理后图像数据作为置乱过程中Logistic映射的初始值,实现Lorenz系统与Logistic映射的耦合,大大提高了算法的安全性。该算法具有良好的置乱和扩散效果,加密解密速度快,有良好的抗噪声能力。     

动态分组混沌伪随机数发生器

为了克服计算机处理数据的有限精度导致混沌特性退化的缺陷,改善随机数发生器输出序列的随机性能,设计了一种新的基于Logistic混沌映射生成伪随机数的方法。在提出的方法中,采用四个一维Logistic混沌映射,每次迭代随机选择扰动源对其他三个Logistic映射进行扰动,加入可变扰动参数,组合时随机动态分组,从而提高序列的随机性能,扩大序列周期,避免序列的重复出现。以新方法设计的伪随机数发生器易于软件实现,生成的序列通过随机数检测标准NIST SP800-22,从而具有良好的随机性,可用于保密通信等信息安全领域。     

基于混沌映射的纹理图象生成方法

在基于BP神经网络生成纹理图象方法^[1]的基础上，提出了一种基于Logistic映射和多层前向神经网络的纹理图象生成方法，该方法使用Logistic映射来调整多层前向神经网络的网络参数，即用Logistic映射产生一组混沌变量，这组混沌变量中的每一个数对应一个需要调整的神经网络参数，由于Logistic映射具有的混沌特性，使多层前向神经网络每次迭代都会产生一组不同的参数，从而克服了使用BP算法调整神经网络参数时容易收敛的缺点，这种基于混沌映射的方法既保留了基于BP神经网络生成纹理图象方法的优点，又对其进行了改进。该方法因不需要计算网络的误差，从而大大简化了计算过程，并且可以产生比使用原有方法更加丰富的纹理图象，仿真结果表明，使用这种改进后的方法比原有的方法更加简单有效。