一种新的基于混沌序列的双随机置乱算法

为克服目前基于混沌序列的置乱算法安全性不够高,密钥空间小的缺点,本文提出了一种新的双随机置乱算法。该算法利用2个logistic混沌系统分别产生分离索引序列和置乱索引序列。分离索引序列是对logistic映射迭代产生的实值序列进行二值量化得到的,该序列用于对图像矩阵的行(列)进行随机的分离;置乱索引序列是利用混沌映射产生的轨迹点的遍历性以及良好的相关特性,对分离后的矩阵的列(行)进行排序置乱。排序置乱完毕后再按分离索引序列合并得到加密一次的图像。新提出的置乱算法采用双重随机置乱,掩盖了混沌序列的轨迹,增加了破译的难度,扩大了密钥空间。

基于时变耦合映像格子模型的信号初值估计

从耦合映像格子中,恢复系统初始条件是耦合系统求逆问题,也是信号处理研究中的一个关键性问题.本文在符号动力学方法的基础上,对映像系数进行修正,针对耦合单峰Logistic映射,提出一种基于时变映像系数恢复信号初值的新方法.在映像过程无噪或受到高斯白噪声污染时,本文方法都能够较好地恢复信号初值的统计特性,而且具有较小的偏差和均方误差,并与原信号之间具有较强的相关性,从而能够更好和更加合理地刻画实际信号的物理过程,对系统初值做出更优的估计.