2017-04-10 16:44:33

  於一丁,王永川,王長龍

  (軍械工程學院 無人機工程係,河北 石家莊 050003)

        摘要:為了分析基於多值量化的混沌擴頻序列的性能,以Chebyshev混沌映射為例,結合其概率密度分布函數的特點給出對其進行多值量化的方法。仿真分析多值量化混沌序列的平衡性和相關性,在高斯白噪聲信道中對傳統二值量化混沌序列和多值量化混沌序列擴頻通信係統進行誤碼率仿真,並從低檢測概率和低利用概率兩個角度對多值量化混沌序列的抗截獲性能進行分析。仿真結果表明多值量化混沌序列的誤碼率性能更好,其抗截獲性能也有所提高。

  關鍵詞:混沌序列;多值量化;抗截獲

  中圖分類號:TN914文獻標識碼:ADOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.06.018

  引用格式:於一丁,王永川,王長龍. 基於多值量化的混沌擴頻序列及其性能分析[J].微型機與應用,2017,36(6):58-61.

0引言

  *基金項目:裝備預研基金項目(9140A25031314JB34004)混沌現象是非線性動態係統中出現的確定性的類隨機過程,這種過程具備高度的初值敏感性,非周期又不收斂。通過混沌映射可以生成大量具有尖銳自相關性、近似正交互相關性、類噪聲的混沌序列[1]。相比傳統的擴頻序列如m序列、Gold序列等,混沌序列具有更好的偽隨機性、更高的複雜度和抗截獲能力,更加適合作為擴頻碼應用到擴頻通信係統中[2]。

  目前針對混沌序列的生成和優選方法國內外已經做過大量研究[3?5],但仍存在一些問題:由混沌映射生成的混沌序列通常要經過數字量化處理後才能應用於擴頻通信係統中,目前對混沌序列通常采用二值化處理,常用的方法有門限量化法[6]、比特抽取量化法[7]、中值量化法[8]等,但在二值化的過程中混沌序列會損失大量信息。為了改善混沌擴頻序列的性能,本文將多值量混沌序列作為擴頻碼應用於擴頻通信係統中,以Chebyshev混沌映射為例,將傳統二值量化混沌序列和多值量化混沌序列應用於直接序列擴頻(DSSS)係統中並進行仿真,仿真結果表明多值量化混沌擴頻序列的性能優於傳統的二值量化混沌擴頻序列,更加符合擴頻通信係統的要求。

1混沌擴頻通信係統

  混沌擴頻通信係統的基本原理和傳統直接序列擴頻係統類似,隻是將偽隨機序列換成混沌序列,其基本原理是將信源數據用混沌序列進行擴頻調製,調製之後信源數據的頻譜被擴展並通過天線傳入信道,在接收端則采用與發送端同步的混沌序列進行相關解擴恢複數據。圖1為混沌擴頻通信係統框圖。

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  混沌擴頻通信係統采用混沌序列作為擴頻碼,充分利用了混沌序列數量眾多、偽隨機性良好、序列複雜度高等優勢,提高了直擴係統的可靠性和安全性。

2混沌序列的多值量化

  混沌序列一般通過非線性混沌映射反複迭代產生,常見的混沌映射有Logistic映射、Chebyshev映射、Tent映射等。本文以Chebyshev混沌映射作為模型進行研究,其映射公式為:

  xn+1=f(x)=cos(ωarccosxn)(1)

  初始值x0∈(-1,1),ω為映射的階數,當ω=2n時,係統處於混沌狀態,其概率密度分布函數為:

  R`A4%)I}016KB2LI)4[8O85.png

  混沌序列應用於擴頻通信係統中通常需要經過數值量化處理,相比於常規的二值量化,經過多值量化處理後的序列混沌特性損失減小,序列複雜度更高,偽隨機性更強,有利於提升擴頻通信係統的性能。下麵對混沌序列多值量化的方法進行分析。

  假設對混沌序列進行N值量化,則需要通過N+1個劃分點將區間 [-1,1] 劃分成N段連續的子區間,劃分點設為a0,a1,…,aN+1,其中a0=-1,aN+1=1。為了保證N值量化的均勻性,要求混沌序列在每個子區間上的分布概率相同,由式(2)可知Chebyshev混沌映射在子區間[ak,ak+1]上的分布概率為:

  }$0MV$9I[B1(G5C5RMBDP6D.png

  可得

  ak=-cos(kπ/N) ,k=0,1,2,…,N(4)

  由於改進型Logistic混沌映射同Chebyshev混沌映射具有相同的概率密度分布函數,因此文中給出的多值量化方法也同樣適用於改進型Logistic混沌映射。

3多值量化混沌序列性能分析

  3.1平衡性

  混沌序列的平衡性與載波抑製度有密切的關係,低平衡性的混沌序列會導致直擴係統的載漏增大,將破壞擴頻係統保密性、抗幹擾和抗偵破的能力。二值量化序列的平衡度E為:

  E=|U-V|/L(5)

  式中U與V分別表示混沌序列中1與-1的數目,L表示序列長度。鑒於二值量化平衡度公式不適用於衡量多值量化序列的平衡性,本文采用一種新指標來替代E對多值量化序列的平衡性進行衡量。對於多值量化序列,定義其平衡指數:

  rn=|un-1/N|(6)

  定義最大平衡指數:

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