一种基于Logistic映射的数字图像迭代混沌加密方法

介绍混沌加密原理、方法及安全性分析。     

一种基于Logistic映射的混沌图像加密算法

为了保证数字图像在网络传输中的安全性和可靠性,提出了一种基于Logistic映射的混沌图像加密算法,并对其安全性进行了分析,包括密钥空间分析、敏感性分析和信息熵分析。算法以Matlab 8.0仿真实现,实验结果证明了该加密算法具有较高的安全性。     

基于Logistic映射的混沌跳频信号发生器设计与实现

混沌数字序列以其优良的伪随机特性,在扩频通信中展示出潜在的应用前景.在Logistic映射的基础上,通过混沌序列当前值与前2个值之间的逻辑运算,并由m序列控制其运算关系与系数,提出一种复杂度更高的用于混沌扩频的数字序列.利用MCS-51单片机作为跳频图案的生成平台以及锁相环电路构成频率合成器,实现了跳速1 000跳/s、频点数为256、频率范围从15 MHz～17.5 MHz的混沌跳频信号发生器.     

一种新的基于混沌映射的分组加密方法

利用混沌动力系统对初值敏感、超长周期、看似随机等特性,和传统密码学相结合提出了一种新的对称加密方法。文中,分别对字符和图像输入做了实验;另外,还对这个加密系统进行了多种通用的密码学分析和测试,包括密钥空间分析,密钥敏感性测试,统计分析等等。实验及分析进一步表明,笔者提出的方法能够有效地把明文混乱和扩散进密文,并且能够有效地抵抗多种攻击。     

一个基于二维Logistic映射的数字签名方案

将DES数据加密标准和二维Logistic映射相结合,提出了一种新的数字签名方案。在发送端,用DES进行明文的加密,再运用混沌序列进行数字签名和二次加密。     

一种基于混沌的序列密码生成方法

由于混沌系统对实始条件和混沌参数非常敏感以及生成的混沌序列具有非周期性和伪随机性的特性，近年来混沌系统在密码学领域中得到了较多研究，该文提出一种基于混沌的序列密码生成方法，该方法通过随改变混沌映射的参数来提高混沌的复杂性，同时在有限精度实现时，通过引入扰动序列使输出的混沌序列具有良好的自相关性、均匀分布特性和随机统计特性，而且其周期可用混沌参数改变的周期与扰动序列的周期的乘积来度量，理论研究和模拟结果表明，该混沌序列加密方法具有较好的保密性并且便于软硬件实现。     

一种基于改进的Logistic映射的数据不变长加密算法

针对数据不变长加密,提出一种基于改进的Logistic映射的加密算法。利用该映射产生的混沌序列所特有的不可预测性,对序列X进行不变长加密。即明文X的Bit长度为n,用该算法对X进行加密运算后得到的密文Y的Bit长度还是n。实验结果表明,该算法效率高,内存消耗少,抗攻击性强,且普遍适用于不改变数据长度需求的加解密应用。     

一种基于混沌映射的图像加密算法

详细分析了二维混沌Standard映射的良好性质,利用这些特点提出了一种用于数字图像加密的算法.基于此算法,做了多项模拟测试和分析,包括密钥空间分析、密钥敏感性测试和统计分析.实验及分析进一步表明,此算法能够有效地把图像明文混乱和扩散进密文,并且能够有效地抵抗多种攻击.     

一种基于Hnon映射和m-序列的混沌序列密码算法研究

在详细分析二维Henon映射的混沌和密码学特性的基础上,结合收缩式发生器,提出一种基于m-序列和Henon混沌序列的混合混沌序列密码算法。同时对该系统的安全性能进行了深入分析,理论和实验结果表明:在有限精度实现下,该方法可以有效提高混沌系统的复杂性和周期性,并且算法安全性高、运算速度快,适于在Internet上对多媒体信息的保密传输。     

一种基于Hénon映射和m-序列的混沌序列密码算法研究

在详细分析二维Hénon映射的混沌和密码学特性的基础上,结合收缩式发生器,提出一种基于m-序列和Hénon混沌序列的混合混沌序列密码算法.同时对该系统的安全性能进行了深入分析,理论和实验结果表明在有限精度实现下,该方法可以有效提高混沌系统的复杂性和周期性,并且算法安全性高、运算速度快,适于在Internet上对多媒体信息的保密传输.     

基于序贯无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法

提出一种基于序贯无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统,传统的解决方法是使用扩展卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和方差的估计。为了提高无迹卡尔曼滤波的精度,用序贯无迹卡尔曼滤波方法依次处理方位角、俯仰角和距离,来进行雷达目标跟踪。通过Monte Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度和更高的计算效率。     

一种基于SR-UKF的FastSLAM算法

标准FastSLAM算法存在着粒子集退化和线性化误差累积的缺陷。针对上述问题,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的FastSLAM算法。SR-UKF选取一组能够代表状态向量统计特性的代表点带入非线性函数处理后重新构建出新的统计特性;使用SR-UFK取代EKF来估计每个粒子的后验位姿提议分布,可以提高粒子采样精度,减缓粒子集的退化;同时SR-UKF可以确保协方差矩阵的非负定,保证了SLAM算法的稳定性。仿真实验结果表明,基于SR-UKF的FastSLAM算法在估计精度和鲁棒性两方面均优于FastSLAM 2.0算法。     

基于磁传感器组合的运动物体姿态解算

姿态参数的测试是运动物体测试过程中的重要指标。针对角速度陀螺仪在高速运动中姿态角的测量误差较大,提出了基于加速度和线圈式磁传感器的姿态测量组合。线圈式磁传感器的输出值包含了载体的转速和角速度信息的综合,求出载体的角速度信息,通过扩展的全姿态四元数算法进行数据融合和姿态解算。在三轴转台上进行半实物的仿真实验,验证算法的正确性,在解算过程中无须知道当地磁场大小,方法简单易行。     

多径CD3S信号的多滤波器联合估计解调

针对多径衰落信道下混沌直接序列扩频（CD3S）信号的解调问题,提出一种基于卡尔曼滤波（KF）、无损卡尔曼滤波（UKF）与最小均方误差（MMSE）滤波联合估计的多径CD3S信号解调算法。算法根据混沌码同步、信道估计与信息码解调间的差异性与关联性,利用UKF估计混沌码、KF估计信道参数,并通过MMSE滤波重构信息码。三个滤波器均将彼此的估计结果作为系统参数,交替工作,通过联合估计实现信息码的解调。仿真结果表明,无论对时不变信道还是时变信道,算法均可以克服多径衰落与信道噪声的影响,实现了多径信道下CD3S信号的解调。     

基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法

提出一种基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统,传统的解决方法是使用扩展卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和方差的估计。用无迹卡尔曼滤波进行雷达目标跟踪。通过Monte Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度。     

一种利用UKF的高速公路实时交通状态估计方法

把无轨迹卡尔曼滤波器（UKF）和宏观随机交通流模型结合在一起,可以实现对高速公路交通状态的实时估计。高速公路被看作是由等距离的路段首尾相接而成的系统,每个路段中交通变量的更新不光与其自身有关,还受到相邻路段的影响。交通传感器通常设置在路段的交界处,而且数量远少于所需估计的交通状态。采用压缩状态空间的形式,将模型参数也作为交通状态而非常量进行估计。仿真结果表明UKF方法能够有效地估计和跟踪交通状态的变化,并且与扩展卡尔曼滤波方法相比具有更高的精确度。     

UKF与EKF在空对海单站TO-TMA中的应用

探讨了目标运动分析(Target moving analysis,TMA)中基本的非线性估计问题,介绍了基于UT的UKF 算法的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站无源到达时间TMA(TO-TMA)问题应用UKF和EKF进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该特定应用背景下,由于模型的非线性较弱,使得UKF在精度上与EKF相当,而且在运算量上也有所增加.     

基于改进混沌扩频序列的多用户混沌扩频通信系统的研究与仿真

提出一种改进混沌扩频序列,并将其应用在多用户混沌扩频通信系统中,给出了多用户混沌扩频通信系统的理论推导和SIMULINK仿真模型。对该系统进行了详细的性能分析,包括信噪比、用户数、改进混沌扩频序列的分形参数和初始值等各自对系统误码率的影响,并比较了改进混沌扩频序列与传统混沌扩频序列的系统误码率随信噪比和用户数的变化情况。结果表明改进混沌扩频序列要好于传统混沌扩频序列的系统误码率,具有较好的抗噪声和抗多址干扰的能力。     

基于改进SIFT算法的双目视觉SLAM研究

SIFT算法通常用于移动机器人视觉S LAM中。但其算法复杂、计算时间长,影响视觉SLAM的性能。在两方面对SIFT改进：一是用街区距离与棋盘距离的线性组合作为相似性度量;二是采用部分特征方法完成快速匹配。应用扩展卡尔曼滤波器融合SIFT特征信息与机器人位姿信息完成SLAM。仿真实验表明,在未知室内环境下,该算法运行时间短,定位精度高。     

基于改进的扩展卡尔曼滤波伺服系统建模技术研究

研究永磁同步电机系统建模技术问题。传统的建模技术在对系统进行建模时,由于算法复杂度较高,不利于实时控制系统,提出一种新的基于卡尔曼滤波技术构建速度观测器替代位置传感器;卡尔曼滤波技术适用于线性控制场合,针对PMSM的非线性特性,改进卡尔曼滤波算法为扩展卡尔曼滤波算法。仿真实验结果表明,利用扩展卡尔曼滤波算法构建的速度观测器准确度高,是一种有效的伺服系统建模方法。