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1.
This paper introduces the design of a hardware efficient reconfigurable pseudorandom number generator (PRNG) using two different feedback controllers based four-dimensional (4D) hyperchaotic systems i.e. Hyperchaotic-1 and -2 to provide confidentiality for digital images. The parameter's value of these two hyperchaotic systems is set to be a specific value to get the benefits i.e. all the multiplications (except a few multiplications) are performed using hardwired shifting operations rather than the binary multiplications, which doesn't utilize any hardware resource. The ordinary differential equations (ODEs) of these two systems have been exploited to build a generic architecture that fits in a single architecture. The proposed architecture provides an opportunity to switch between two different 4D hyperchaotic systems depending on the required behavior. To ensure the security strength, that can be also used in the encryption process in which encrypt the input data up to two times successively, each time using a different PRNG configuration. The proposed reconfigurable PRNG has been designed using Verilog HDL, synthesized on the Xilinx tool using the Virtex-5 (XC5VLX50T) and Zynq (XC7Z045) FPGA, its analysis has been done using Matlab tool. It has been found that the proposed architecture of PRNG has the best hardware performance and good statistical properties as it passes all fifteen NIST statistical benchmark tests while it can operate at 79.101-MHz or 1898.424-Mbps and utilize only 0.036 %, 0.23 %, and 1.77 % from the Zynq (XC7Z045) FPGA's slice registers, slice LUTs, and DSP blocks respectively. Utilizing these PRNGs, we design two 16 × 16 substitution boxes (S-boxes). The proposed S-boxes fulfill the following criteria: Bijective, Balanced, Non-linearity, Dynamic Distance, Strict Avalanche Criterion (SAC) and BIC non-linearity criterion. To demonstrate these PRNGs and S-boxes, a new three different scheme of image encryption algorithms have been developed: a) Encryption using S-box-1, b) Encryption using S-box-2 and, c) Two times encryption using S-box-1 and S-box-2. To demonstrate that the proposed cryptosystem is highly secure, we perform the security analysis (in terms of the correlation coefficient, key space, NPCR, UACI, information entropy and image encryption quantitatively in terms of (MSE, PSNR and SSIM)). 相似文献
2.
3.
尚慧琳 《上海轻工业高等专科学校学报》2010,(1):22-25
对一个stuart-landau系统引入时滞状态反馈,研究时滞对非线性系统动力行为的影响。发现时滞可使系统出现周期振动,与无时滞系统不同之处在于有多个周期吸引子共存的现象。从理论上预测由时滞导致的动力学行为,得到周期解的解析形式。随着时滞量的变化,周期解个数及其稳定性发生变化。并通过对比周期解的数值解和解析解,数值验证多周期吸引子共存的现象。这些结果对控制系统的振动和系统同步等有着潜在的应用价值。 相似文献
4.
一类超混沌系统电路实现及其动力学分析 总被引:5,自引:1,他引:4
针对如何生成超混沌信号问题,通过在一个3维混沌Lü系统的电路中简单地加载一个积分电路,实现了一类超混沌系统电路.电路仿真获得了这类系统的超混沌吸引子及混沌、周期和准周期吸引子.并对实验电路所对应的四维连续自治耗散系统方程进行了分析和数值仿真,论证了这些系统电路的超混沌现象及其动力学特性.提出的超混沌系统电路实现简单,具有工程应用价值. 相似文献
5.
气液固三相并流系统流型的混沌识别 总被引:7,自引:0,他引:7
运用确定性混沌分析技术,研究了气液固三相并流系统散式鼓泡流、聚式鼓泡流、柱塞流、泡沫流及环状流压力波动信号的混沌动力学行为。结果表明,吸引子可以用来表征气液固三相并流系统的动力学行为,混沌特征参数相关维D2和K熵可以用来定量识别以上五种流型。以混沌定量识别为基础,给出了三相并流系统的流型图。 相似文献
6.
7.
借Duffing系统在简谐激励下发生的对称破裂分岔与激变的实例分析,推介对称系统非线性动力学现象的特色及其研究对策;解释了混沌鞍在混沌动力学分析中的作用。研究表明:周期解的对称破裂分岔只需通过一次鞍结分岔就可直接实现。而混沌吸引子的对称破裂激变往往需要通过边界激变、内部激变与吸引子融合激变等组合手段方能实现。 相似文献
8.
为了节约通信信道资源,采用小波变换去掉反馈变量的细节信息从而压缩其频带的方法实现了两个5涡卷超混沌吸引子的同步。在发送端,将系统的z变量通过小波滤波器滤出高频成分,将低频成分重构后发送到接收端,接收端将该信号作为反馈信号,实现了收发系统的同步。应用本同步方法不仅可以节约信道资源,同时,由于发送的信号已不是完整的混沌信号,也提高了系统的保密性。 相似文献
9.
基于简化Lorenz系统,通过设计非线性函数,得到单方向多翅膀混沌吸引子.在此基础上,通过引入切换控制函数,得到了网格多翅膀混沌吸引子.通过相图、耗散性、平衡点、分岔图和Poincaré截面方法,分析了系统的动力学特性.结果表明,该多翅膀系统具有丰富的动力学行为.设计并实现了网格多翅膀系统的模拟电路,通过示波器观测到网格多翅膀混沌吸引子,验证了该系统的物理可实现性,电路实验结果与数值仿真结果相一致. 相似文献
10.
In this paper, a class of non-autonomous reaction-diffusion neural networks with time-varying delays is considered. Novel methods to study the global dynamical behavior of these systems are proposed. Employing the properties of diffusion operator and the method of delayed inequalities analysis, we investigate global exponential stability, positive invariant sets and global attracting sets of the neural networks under consideration. Furthermore, conditions sufficient for the existence and uniqueness of periodic attractors for periodic neural networks are derived and the existence range of the attractors is estimated. Finally two examples are given to demonstrate the effectiveness of these results. 相似文献