基于新型分段Logistic序列的可变符号周期扩频方法

发布时间：2022-01-21 13:45

　　针对传统Logistic映射迭代范围小、分布集中,且采用混沌序列作为扩频码进行通信时盲估计算法可以恢复出混沌序列等问题,提出了一种基于新型分段Logistic序列的可变符号周期扩频方法。与传统Logistic序列相比,新型分段Logistic序列具有更优异的随机性分布和Lyapunov指数特性,且其映射更不稳定、更安全。深入分析所提方法的抗截获性能,进一步基于图像传输系统评估该文所提序列直扩系统的误码性能和抗截获性能。实验结果表明,文中所提方法能有效隐藏混沌序列的序列周期和符号周期,很好地恢复原始图像,且在不同信噪比下误码率与直扩方式相差不大,满足图像传输系统的可靠性和安全性需求。 

【文章来源】：电子设计工程. 2020,28(22)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

扩频通信系统

其中，xn∈(-1,1)，γ为参数，决定系统是否处于混沌状态，其映射关系如图2所示。从图中可以看出，新型分段Logistic映射在1.2≤γ≤2上均为满映射，且分段Logistic映射比传统的Logistic映射更快地进入混沌状态，其遍历性更好。

tl是产生第l个脉冲的实体。通过转换函数βl=f(xl)将采样后输出的xl转换为一个正整数βl，函数f (xl)的选择规则如下：当序列{xl}在[xmin,xmax]范围中变化时，{βl}相应地在[βmin=f(xmin)=0,βmax=f(xmax)=βm]范围中变化。具体方法如下：首先选择一个定值βm，则[xmin,xmax]范围变为[xmin+jγ,xmin+(j+1)γ]，共βm+1个间隔，其中，j∈[0,βm]，γ=(xmax-xmin)/(βm+1)。如果输入值xl在[x]min+jγ,xmin+(j+1)γ中，则相应地输出βl为：

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3600372