改进混沌方程及压缩感知理论图像加密算法

针对传统Logistic混沌系统混沌性能低,生成伪随机序列随机性较差等问题,本文提出一种新的改进Logistic混沌方程,并与Lorenz超混沌系统、压缩感知理论相结合构建一个多混沌图像压缩加密系统。在加密过程中与传统加密算法相结合,进行置乱、扩散操作最终获得密文图像。通过改进的Logistic混沌方程获得随机性能更好的伪随机序列来构造受控测量矩阵,仿真实验表明通过改进的Logistic混沌方程来构造的受控测量矩阵在压缩率为75%的条件下峰值信噪比达到34.26 dB,与传统Logistic混沌方程相比在同等条件下提高约10 dB,并且该算法有较好的抗差分攻击性能,像素改变率（NPCR）与统一平均变化程度（UACI）接近理论值。故本文提出的加密算法具有较好的压缩性、安全性以及信号重建特性。     

基于混沌序列的压缩感知超宽带信道估计

通过分析超宽带信道本身特性,利用混沌序列良好的随机性,提出一种基于Logistic混沌序列的超宽带信道估计方法。通过Logistic映射产生伪随机序列,对准托普利兹矩阵进行正交变换,产生新的改进型矩阵,并将该矩阵作为压缩感知的测量矩阵,建立贝叶斯压缩感知数学模型对超宽带信道进行估计。仿真结果表明,在同等的实验条件下,与传统的重构算法相比,该方法具有更高的抗噪声性能和重构精度。     

基于Kent混沌测量矩阵的压缩感知图像重构算法

图像重构是图像数字化和恢复高质量图像信号的关键技术,使用压缩感知理论进行图像重构的意义在于显著减少采样次数,降低系统资源的消耗。测量矩阵的构造是压缩感知的重要研究内容之一。提出一种基于Kent混沌测量矩阵的压缩感知图像重构算法,将Kent混沌序列作为测量矩阵,采用离散小波变换的稀疏化方法,在小波域对原始图像信号进行测量。最后采用正交匹配追踪方法恢复原始图像。仿真实验中,对比高斯随机测量矩阵和Logistic混沌测量矩阵,对不同的图像进行重构。实验结果证明,基于Kent混沌测量矩阵的重构算法能够恢复原始图像,重构性能优于高斯随机观测矩阵和Logistic混沌测量矩阵,同时克服了随机测量矩阵硬件难以实现的缺陷。     

帐篷混沌序列稀疏测量矩阵构造

测量矩阵的构造是压缩感知(CS)中重要的研究内容之一.利用混沌系统伪随机性、遍历性的特点,提出了一种基于帐篷混沌序列构造确定性稀疏随机矩阵的方法.对混沌系统生成的确定性序列进行了间隔采样,采样后的序列满足统计独立性,然后通过符号函数映射,生成了具有稀疏性质的伪随机序列,进而构造出混沌稀疏测量矩阵.仿真实验表明:该方法构造出的混沌稀疏测量矩阵与高斯随机矩阵、稀疏随机矩阵及Bernoulli随机矩阵相比,具有类似的重构性能.混沌系统参数与初值固定时,构造的混沌稀疏测量矩阵是确定的,计算复杂度小且硬件上容易实现.     

基于广义变参Fibonacci混沌系统的压缩感知测量矩阵构造算法

针对常见混沌映射随机性不高、序列元素相关性较强、构造测量矩阵元素需间隔采样来满足数据统计的独立性等问题,通过级联量子Logistic混沌系统和广义Fibonacci数列构造一种新的复合混沌系统.在信息熵、空间特性和相关系数等方面对不同混沌测量矩阵进行定量分析,验证了提出的混沌系统具有遍历性和很强的混沌特性要求,序列元素具有较低相关性,满足数据统计的独立性要求.证明了提出的混沌系统构造的压缩感知测量矩阵满足RIP条件.实验分别对一维稀疏信号和二维图像进行仿真和讨论,结果表明,相较于其他测量矩阵采样率在1/2时,基于所提系统的压缩感知矩阵构造算法的一维稀疏信号重构成功率提高了4％,二维图像重构的信噪比提高了0.2 dB.测量矩阵的构造无需对采样间隔进行提前估计,提高了数据利用率,解决了其他混沌测量矩阵间隔采样造成的极大数据资源浪费的问题.     

基于双混沌映射的图像加密算法

提出了一种基于Logistic和Henon混沌映射的图像加密方法.首先利用Logistic混沌动力学系统产生的混沌序列,通过动态量化算法增强其随机性和复杂性,对原始图像进行混沌置乱,得到置乱图像.然后对Henon混沌映射产生的序列进行量化变换,产生"异或"矩阵,与置乱后的图像进行"异或",实现对图像的加密.仿真实验表明,该方法具有良好的加密效果和较强的安全性.     

基于混沌的跳频通信系统

利用混沌信号取代跳频通信中的伪随机序列,其关键问题是混沌序列的相关特性和发射系统接收系统的混沌同步。该文提出利用Chen’s混沌序列构造跳频码,分析了该混沌序列的相关特性,并与Lorenz混沌序列进行比较,并讨论了存在于扰下的同步性能。应用MATLAAB进行仿真,结果表明该混沌序列具有良好的相关特性和稳定的同步性能,应用于跳频通信可获得较好的效果。     

VFP数据库中混沌加密算法设计与实现

作为主要密码技术之一的序列密码,它的安全强度完全取决于其所产生的伪随机序列的好坏。而混沌系统具有对初始条件敏感性、随机性、相关性等优良的密码学性能,能够产生性能良好的伪随机序列,所以很适合于序列加密。文中分析了基于Logistic混沌映射的加密算法原理;给出了一个基于该算法的具体加密/解密算法;利用VFP工具具体实现了加密/解密算法,并用该算法对一个具体实例进行了加密。实验结果表明混沌加密算法完全可以满足VFP数据库应用系统保密的要求。     

一种混沌伪随机序列的设计及其应用

提出了一种基于改进型Logistic混沌映射的伪随机序列发生器,理论和试验的结果证明该伪随机数发生器产生的随机序列具有良好的密码学性能,以此为基础设计了一种新型的混沌流密码方案.试验结果表明,该加密方案取得了令人满意的结果.     

VFP数据库中混沌加密算法设计与实现

作为主要密码技术之一的序列密码，它的安全强度完全取决于其所产生的伪随机序列的好坏。而混沌系统具有对初始条件敏感性、随机性、相关性等优良的密码学性能，能够产生性能良好的伪随机序列，所以很适合于序列加密。文中分析了基于Logistic混沌映射的加密算法原理；给出了一个基于该算法的具体加密／解密算法；利用VFP工具具体实现了加密／解密算法，并用该算法对一个具体实例进行了加密。实验结果表明混沌加密算法完全可以满足VFP数据库应用系统保密的要求。     

基于改进Logistic映射的混沌图像加密算法

经典Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。对Logistic映射进行改进并将其应用于图像加密中,设计一种置乱与扩散同时操作的图像加密算法。对经典Logistic映射增加模运算并对其所生成序列进行二进制比特重排,利用改进Logistic映射生成具有更好混沌特性的伪随机序列并用于加密系统的置乱和扩散阶段。将所生成的伪随机矩阵与明文图像矩阵进行异或操作以实现明文图像预加密。在此基础上,采取置乱与扩散同时操作的策略以置乱和扩散预加密后的图像从而得到密文图像。安全性分析及实验结果表明,该算法具有良好的加密性能和安全性,可以抵抗暴力攻击、差分攻击等常见攻击。     

彩色图像的混沌加密算法

提出了一种新的基于Lorenz混沌系统的彩色图像加密算法。对Lorenz系统输出的实值混沌序列进行改进,使之近似均匀分布,得到更适合图像加密的伪随机序列。利用改进后的序列生成置乱和变换矩阵,按规则分块对彩色图像三基色分量进行置乱和按位异或等加密运算。仿真实验和安全性分析的结果表明,该算法密钥空间大,具有较好的加密效果和加密效率,且具有较好的抗干扰性。     

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。     

基于时空混沌和小波变换的图像加密算法

本文提出一种基于时空混沌系统的图像加密算法。首先对明文图像进行Zigzag方式扫描置乱,再对置乱后的图像分块;然后用Logistic混沌系统生成的伪随机序列对其进行置乱,置乱结束后对其进行整数小波变换,利用基于耦合映像格子CML的混沌系统生成三个伪随机序列对低频小波系数进行置乱操作,同时对低频小波系数进行扩散,然后进行整数小波逆变换;最后再由基于CML的混沌系统生成两个伪随机序列对图像像素值进行扩散操作,得到最终的加密图像。经测试,该算法具有良好的加密性能,可以有效抵挡差分、明文等攻击。     

基于压缩感知和超混沌系统的多图像加密算法

为了有效改善传输速率并降低带宽负担, 提出一种基于压缩感知和超混沌系统的多图像加密方案. 首先将多幅原始图像拼接成新的明文图像, 并将部分明文信息与随机正整数结合产生混沌系统初始值, 利用超混沌系统产生的伪随机序列生成加密过程所需的测量矩阵、置乱序列及扩散序列. 其次通过离散小波变换、阈值处理以及并行测量对明文图像进行压缩处理, 有效减少运算数据量, 大大加快运行速率. 最后通过无重复置乱操作和双向加模扩散得到最终的密文图像. 经多个层面的仿真模拟实验, 验证了所提算法能有效抵御剪切攻击, 且具有比较高的安全性.     

基于压缩感知和DNA编码的图像加密算法

针对传统图像加密算法安全性能差和传输效率低等问题,提出了一种基于压缩感知CS和DNA编码相结合的图像压缩加密算法。首先,采用CS对待加密图像进行预处理,在预处理过程中由克罗内克积KP构造测量矩阵并按比例缩小原始图像。接着,利用超混沌Bao系统产生的混沌序列动态控制DNA编码、解码和运算方式,对压缩图像进行加密和解密。最后,通过重构算法得到重构图像。该算法最大限度地利用了超混沌Bao系统产生的混沌序列,通过将生成的混沌序列整数化,对原始图像进行DNA扩散操作。仿真实验和结果分析表明,该算法能有效提高图像的传输效率和安全性。     

混沌蚁群组合优化算法实现盲信号检测

根据混沌映射的伪随机性、遍历性以及规律性等特点提出一种新的算法,基于混沌-蚁群组合优化盲检测算法,即在信息素初始化时采用混沌初始化,并且在信息素更新时加入混沌扰动。仿真实验分别采用了4种不同的混沌映射：经典的Logistic映射、两种阶数不同的切比雪夫映射和改进的H映射。仿真结果表明,提出的基于混沌蚁群组合优化盲检测算法（CACO）可以提高计算效率,表现出了优于文献算法的良好性能。