針對(duì)傳統(tǒng)Logistic映射迭代范圍小、分布集中,且采用混沌序列作為擴(kuò)頻碼進(jìn)行通信時(shí)盲估計(jì)算法可以恢復(fù)出混沌序列等問題,提出了一種基于新型分段Logistic序列的可變符號(hào)周期擴(kuò)頻方法。與傳統(tǒng)Logistic序列相比,新型分段Logistic序列具有更優(yōu)異的隨機(jī)性分布和Lyapunov指數(shù)特性,且其映射更不穩(wěn)定、更安全。深入分析所提方法的抗截獲性能,進(jìn)一步基于圖像傳輸系統(tǒng)評(píng)估該文所提序列直擴(kuò)系統(tǒng)的誤碼性能和抗截獲性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中所提方法能有效隱藏混沌序列的序列周期和符號(hào)周期,很好地恢復(fù)原始圖像,且在不同信噪比下誤碼率與直擴(kuò)方式相差不大,滿足圖像傳輸系統(tǒng)的可靠性和安全性需求。 

【文章來源】：電子設(shè)計(jì)工程. 2020,28(22)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

擴(kuò)頻通信系統(tǒng)

其中，xn∈(-1,1)，γ為參數(shù)，決定系統(tǒng)是否處于混沌狀態(tài)，其映射關(guān)系如圖2所示。從圖中可以看出，新型分段Logistic映射在1.2≤γ≤2上均為滿映射，且分段Logistic映射比傳統(tǒng)的Logistic映射更快地進(jìn)入混沌狀態(tài)，其遍歷性更好。

tl是產(chǎn)生第l個(gè)脈沖的實(shí)體。通過轉(zhuǎn)換函數(shù)βl=f(xl)將采樣后輸出的xl轉(zhuǎn)換為一個(gè)正整數(shù)βl，函數(shù)f (xl)的選擇規(guī)則如下：當(dāng)序列{xl}在[xmin,xmax]范圍中變化時(shí)，{βl}相應(yīng)地在[βmin=f(xmin)=0,βmax=f(xmax)=βm]范圍中變化。具體方法如下：首先選擇一個(gè)定值βm，則[xmin,xmax]范圍變?yōu)閇xmin+jγ,xmin+(j+1)γ]，共βm+1個(gè)間隔，其中，j∈[0,βm]，γ=(xmax-xmin)/(βm+1)。如果輸入值xl在[x]min+jγ,xmin+(j+1)γ中，則相應(yīng)地輸出βl為：

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3600372