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。     

GF（3）上的新型自缩控生成器

为得到具有较好伪随机特性的密钥流序列,融合自缩生成器和钟控生成器,设计一种新型的自缩控生成器。在GF（3）上利用2条n级mm-序列构造自缩控序列,该序列是周期为3”。的平衡序列。通过分类讨论方法分别计算序列的1长1、1长2和1长0游程个数范围,并扩展到2长1、k长1和k长2游程。分析结果表明,利用自缩控生成器得到的序列具有平衡性和线性复杂度高、周期长、短游程多的特点,可满足流密码序列的应用要求。     

修正de Bruijn序列的线性复杂度研究

n级de Bruijn-0/1序列,就是从de Bruijn序列2ⁿ个状态中去除一个全0状态（记为de Bruijn-0）或全1状态（记为de Bruijn-1）而得到的周期为2ⁿ-1的序列。研究了de Bruijn-0和de Bruijn-1（记为de Bruijn-0/1）序列的线性复杂度特性,提出了相关的定理并给出了证明,同时给出了4~6级de Bruijn-0/1序列线性复杂度的统计数据。     

基于混沌系统的量化方法及伪随机性研究

为了讨论文献[1]提出的预处理方法的有效性,分别采用阈值和引入变换T两种不同的量化方法对预处理前后的序列进行量化,最后利用FIPS 140-2标准对量化后产生的20000个二进制码序列进行检测.结果表明:预处理后的实数值混沌序列具有好的统计特性;对两种量化方法分析得到,预处理后采用阈值量化方法得到的0-1序列的随机性有较明显的改善;无论是否经过预处理,采用引入变换T的量化方法得到的0-1序列的随机性总比采用阈值量化方法得到的好.     

基于超奇异椭圆曲线的序列

Gong等提出了利用超奇异椭圆曲线来构造伪随机序列,本文推广了此类序列的周期的结论,并简化了其证明方法;给出了此类序列的线性复杂度的下界;并对序列的构造方法加以修改,使得0-1分布平衡但不改变其线性复杂度的界和周期.     

针对CSC系列流密码算法的区分攻击

研究CSC-(n,N)序列流密码算法簇的安全性,证明产生的第1个密钥字节为0的概率约为2-n~2-2n,利用模拟实验验证其正确性,据此提出对CSC-(n,N)的区分攻击。该区分攻击只需利用23n+2个密钥产生的第1个密钥字就能以0.84以上的正确率将CSC-(n,N)产生的密钥流序列与随机序列进行区分。     

基于拟随机序列的三维模型表面采样方法

三维模型检索中的形状分布算法使用伪随机序列进行采样,导致检索精度较低、检索结果不稳定。该文采用拟随机序列中的Halton序列在[0, 1]区间内产生分布较均匀的随机数,利用数学变换将其转换为采样空间的随机数进行采样。三维模型检索对比实验结果表明,该方法可以提高检索精度,使检索结果更稳定。     

核转折点裁剪表示的时间序列异常检测算法

裁剪表示是时间序列降维表示研究领域中一种重要的数据驱动表示方法,该类方法将原始时间序列数据转换为一组由0和1组成的序列。然而,传统裁剪表示方法忽略了时间序列中数据点对序列趋势变化的影响,同时无法自定义降维表示后的压缩率。为了解决以上问题,提出了一种基于核转折点的裁剪表示方法KTPC,并基于KTPC表示方法提出了一种高效的时间序列异常检测算法KTPC-AD。所提方法按照指定的压缩率寻找时间序列中的核转折点,将时间序列转换为由核转折点裁剪表示形成的一组0和1序列,利用KTPC-AD算法计算时间序列的异常得分,最终获得异常序列。实验结果表明,KTPC方法具有较高的表示效率,基于KTPC表示的时间序列异常检测算法不仅降低了异常检测的时间复杂度,同时有效提升了异常检测精度。     

[a,b]-缩减生成器

利用两个反馈移位寄存器（LFSR）构造了一类新型的缩减生成器——［a,b］-缩减生成器,证明了其输出序列的周期、线性复杂度、重量复杂度、k-错线性复杂度及其0、1个数。理论分析和局部随机性检验表明这类缩减生成器序列具有好的统计特性,适合流密码系统的使用。     

求解0-1背包问题的混沌二进制乌鸦算法

针对离散空间的最优化问题,提出了二进制乌鸦算法,并在初始解中利用Chebyshev映射产生两种混沌序列优化乌鸦的初始解,保证个体的初始位置在整个搜索空间均匀分布;然后,为快速有效地求解0-1背包问题,引入贪心修复与优化策略处理非正常编码个体,得到基于混沌理论的二进制乌鸦算法（chaotic binary crow search algorithm,CBCSA）。仿真实验表明,CBCSA具有良好的全局寻优能力和收敛速度,能快速求得最优解,且混沌序列的第一映射方式比第二映射方式性能更佳。     

求解创建者序列重建问题的单亲遗传算法

利用最大片断长度MFL(MaximumFragmentLengthproblem)模型研究创建者序列重建问题的算法.首先提出一种求解该模型的启发式算法HF,该算法采用向前探测技术确定列值,并充分利用重组体列向0、1取值比例,以及该比例与创建者矩阵的列向0、1取值比例的相关性等启发式信息.其次,通过引入基于HF算法的遗传算子,提出一种重建创建者序列的单亲遗传算法PGMFL.实验结果表明,在相同的时间约束内,PGMFL算法能获得较其他算法更少的断点个数和更长的片段平均长度,是求解创建者序列重建问题的一种有效方法.     

一种基于混沌和矩阵变换的序列密码

基于混沌的加密或扩频通信是当前的热门研究课题。但有限精度效应使得混沌序列密码存在密钥空间过小及周期退化的缺陷。本文通过引入一类特殊的（0，1）-矩阵类及三种矩阵变换，在二维混沌序列控制下不断地进行矩阵变换并以某种特殊方式扫描矩阵而产生N相伪随机序列。该序列满足作为密码序列的各项要求。实验结果同样显示该序列具有均匀分布、伪随机性好、复杂度高等优良统计特性，与理论分析的结论相符。     

异步DS-CDMA系统中混沌扩频序列的研究

提出了一种混合混沌扩频序列产生方法;利用m文件和simulink仿真结合的方式对该法产生的混合混沌序列性能进行了分析,分析结果表明:该混合混沌序列有着较好的平衡性、相关特性,应用于异步DS-CDMA的误码率性能也非常优良;同时该混合混沌序列产生方式简单.便于数字电路实现.     

基于0、1序列模式的图像检索方法

本文介绍了一种实现图像高速检索的新方法.该方法使用0、1序列模式作为图像的特征量,通过计算0、1序列模式特征量在图像中的匹配次数区分不同的图像,从而实现图像的检索.     

基于流水光总线模型的快速归并排序算法

文章提出了一种LARPBS模型上的并行归并排序算法,利用该算法对长度为N的序列进行排序,使用N~(1+)着(0<着<1)个处理机可以在O((loglogN)~2)时间完成。     

基于DCT变换的扩频盲水印算法

文章提出了一种改进的数字图像扩频水印技术。该算法用两个不相关的伪随机序列分别代表水印信息中的0和1,从而达到扩频的目的,将扩频后的水印信号,嵌入到分块DCT域的中高频段系数中,并利用伪随机序列的相关性实现了水印信息的盲提取。实验仿真表明：图像经过JPEG有损压缩、中值滤波、锐化滤波等图像处理操作后仍然稳健。     

寻找Span n序列的方法的改进

de Bruijn序列是一个周期为2n的0、1序列,去掉n阶de Bruijn序列中连续的n个0中的一个得到一个周期为2~n-1的序列,称为span n序列。一个n阶de Bruijn序列的线性复杂度在2~(n-1)+n和2~n-1之间,然而对应的span n序列的线性复杂度可能降为n。所以span n序列的线性复杂度成为了衡量一个de Bruijn序列好坏的重要标准,因此研究生成高线性复杂度的span n序列的方法是非常有意义的。研究文献[6]中提出的基于特殊函数和非线性反馈移位寄存器寻找span n序列的方法,发现span n序列与参数t的无关性,并基于此提出了几种改进算法。对各种算法进行横向比较,并指出了每种算法的局限和优点,以及今后可能的改进。     

Galois FCSR的内部状态分析

研究Galois FCSR状态序列的周期与互补性质及进位序列的互补性质。根据周期序列与有理数2-adic表达之间的关系,证明l-序列的状态序列是准周期的,且其周期与l-序列的周期相同。分析以q为极小连接数的l-序列a的状态序列s=(s0, s1,…, sn)及进位序列c=(c0, c1,…, cn),证明若s在t时刻进入周期,则i≥t时,si  si  T/2  , ci  ci  T/2  q ,其中,T = per(a), r = lb(q+1)。     

两类具有极低自相关性的二元序列

对两类周期分别为 N=2(mod 4)和N=0(mod 4)的二元序列的自相关性进行了研究。通过利用周期为 N=1(mod 4)的平衡二元序列的相关性分布特征对用其构造出的上述两类序列的自相关性进行了分布研究及出现频率研究,同时给出上述两类序列的自相关性只存在固定取值且每个取值出现的频率是一定的。结果表明,这两类序列具有良好的周期自相关性,且自相关分布频率是确定的,在密码学和通信领域具有潜在的应用价值。     

一种新的混沌伪随机序列及其性能分析

提出了一种新的基于混沌系统的伪随机序列,该序列能有效避免迭代过程中舍入误差积累的影响;且随着对系统数值仿真步长(时间间隔)的差异或方程参数值的微小变化,序列完全相异。分析表明该序列有很好的密码学特性,如接近于1的0-1比,类δ的自相关和接近于0的互相关特性,大线性复杂度。将其应用于图像加密中,结果表明是一类很有效的伪随机序列。