二维耦合时变映象格子模型与气象预报的改进

将气象数据投影在年-月二维格子平面上,以文中提出二维耦合时变映象格子模型所建立的若干图案模式,对年-月二维格子平面上的气象数据进行分析,获得若干与混沌动力学演化有关的参数,这类参数是气象数据中提取的新信息,并作为新的自变量加入到气象数据多元回归预报模型中,较大幅度地提高了预报精度,为改进气象预报探索了一种新方法。

基于二维耦合映像格子模型的图像加密

为了平衡混沌系统的复杂性和效率之间的关系,将分段Logistic映射(piecewise Logistic map,PLM)引入到二维耦合映像格子(2D coupled map lattices,2DCML)模型中.采用暂态转换以使模型的输出序列服从均匀分布,进而得到T2DCML模型,基于此模型提出了一类图像加密算法.在加密算法中,利用模型输出的伪随机序列构造两个初等变换矩阵,对图像进行置乱操作;然后再从模型中提取状态值的比特构造整数序列,对置乱后的图像进行扩散操作;经过若干轮的置乱与扩散操作,产生最后的加密图像.仿真实验及性能分析表明:该算法的相关系数的绝对平均值为0.0013,信息熵为7.9993,像素变化率(number of pixel change rate,NPCR)和统一平均变化强度(unified average change intensity,UACI)分别为99.63%和33.60%,能够有效满足图像在网络中安全传输的需求.

一种时变耦合映象格子模型的初值估计方法

耦合映象格子(Coup led m ap lattice,CM L)模型是非线性科学研究中的一个重要模型。从CM L系统中恢复系统的初始条件对信号处理等问题的研究非常重要。本文在符号动力学方法的基础上,针对全局耦合映象模型,提出一种基于时变映象系数恢复信号初值的新方法。实验结果表明,本文方法能够有效地恢复初值的统计特性,使整个格点信号均值等于给定信号均值。此外,采用时变映象系数恢复的信号值与原信号之间偏差、均方误差(M ean square error,M SE)都较传统方法小,而且与原信号之间有较强的相关性,能够更好地刻画实际信号的物理过程,并对系统初始条件作出稳键估计。

基于三维混沌猫映射的数字图像加密算法

提出了一种新的基于3维混沌猫映射的图像加密方法。该方法采用改进的3维混沌猫映射来提高加密的置乱程度,并把耦合映像格子模型(Coupled map lattice,CML)映射引入加密的扩散过程,明显提高了加密系统的初始敏感性和安全性。仿真结果表明,该方法具有足够大的密钥空间和足够高的安全性,不仅能抵抗差分攻击、选择明文攻击、统计攻击等,而且取得了复杂度和速度的良好折中。