保密通信中的時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌復(fù)雜性研究.pdf

1、在保密通信中，加密算法是信息安全的核心，將混沌理論應(yīng)用于保密通信和信息加密中已成為國際非線性科學(xué)和信息科學(xué)兩個領(lǐng)域交叉融合的熱門前沿課題之一，也是國際上高科技研究的一個新領(lǐng)域。既能實現(xiàn)快速并行運算又有混沌動力學(xué)復(fù)雜行為的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直被認為是用來實現(xiàn)保密通信所需的加密算法的最佳選擇之一。而近來出現(xiàn)的時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在保證結(jié)構(gòu)簡易性的條件下，可以構(gòu)造出無窮維的高復(fù)雜性的超混沌系統(tǒng)，有望成為新一代保密通信機制的優(yōu)化方案。 本文將時滯神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌理論引入到現(xiàn)代信息安全與保密通信中，圍繞時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌特性的復(fù)雜性評價問題進行了較為全面的研究，為構(gòu)建新一代保密通信機制提供依據(jù)。 為了能夠?qū)r滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌復(fù)雜性進行綜合全面的分析，本文采用特征函數(shù)分析與隨機特性測試的綜合分析評價方法。首先針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬通信中的應(yīng)用，分析了Chen和Aihara混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、Wang和Smith混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等常見的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及Mackey—Glass、L

3、iao和Ikeda等時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的李雅普諾夫指數(shù)等特征函數(shù)，為判斷其混沌復(fù)雜性提供依據(jù)。隨后針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字通信中的應(yīng)用，根據(jù)美國國家標準技術(shù)研究所(NIST)制定的一套隨機特性測試標準，對二值化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌序列進行統(tǒng)計分析，從隨機特性的角度分析其混沌復(fù)雜性。為了將混沌序列的頻率特性更直觀的展示出來，利用周期圖法和最大熵譜分析法重點對隨機特性中的功率譜性能進行數(shù)值仿真與對比，很好的補充了對時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超混沌的復(fù)雜