一种伪噪声比特序列发生器的设计与实现0Pvc套管

2022-08-13 04:42

一种伪噪声比特序列发生器的设计与实现

一种伪噪声比特序列发生器的设计与实现 2011年12月10日 来源: 摘 要:为了产生性能良好的伪噪声(PN)序列,提出了一种超混沌伪噪声比特序列发生器的设计与实现方法。设计中利用一个新的连续超混沌系统作为PN序列的随机信号源,建立了连续系统的离散和量化数学模型,在Simulink平台上借助于DSP Builder里的模块构建了该离散化模型的电路模型,利用FPGA芯片在实验中获得了数字混沌PN序列。同时对产生的.PN序列进行了性能评估,其结果通过了5个基本测试标准。该技术可应用于混沌通信、信息加密等领域。关键词:PN序列;超混沌;FPGA;离散化模型

0 引 言 随机序列可应用于扩频通信、信息加密等领域。一种好的随机序列可以改善扩频通信和信息加密的性能。随机序列由某种装置或算法产生,其输出序列应是统计独立和不可预测的。 严格说来,真正的随机序列可由物理上的噪声源产生,如通过检测半导体的热噪声、振荡器的频率波动来获得一种模拟的随机信号,这是一种基于硬件的产生随机噪声的不确定过程,因而也是不可预测的。然而在实际应用中,这种非确定性的随机序列无法再生,限制了在工程中的应用。实际应用中,所需的随机序列是由确定性的过程产生的伪随机序列。为提高序列的随机性,伪随机序列发生器需要一个随机信号源。混沌是确定性的,但研究表明很难区分一个信号是来自于非确定性系统还是混沌系统,而混沌对初始条件的高度敏感性导致了混沌信号的长期不可预测性。因此,利用混沌系统作为伪随机序列发生器的随机信号源是一种新的尝试,并且已引起了国内外学者的广泛关注与研究。把混沌序列作为DS一CDMA通信系统的扩频序列已有不少研究,并提出了一些混沌PN序列发生器的设计方法。但是,性能良好的PN序列的硬件实现,尤其利用高性能芯片的实现仍是一种挑战。 FPGA(Field Programmable Gate Array)因为逻辑密度高,通用性强,随机可编程与开发时间短,成本低,可反复修改等特性而在现代电子技术中获得了广泛应用。近来一些文献对基于FPGA的PN序列生成进行了研究,但大多利用低维离散混沌映射或低维连续混沌作为随机信号源。低维混沌结构简单,密钥空间小,其序列性能安全性差。本文将以高维超混沌作为PN序列的随机信号源,基于FPGA技术提出一种PN序列的硬件实现方法,并对序列的统计性能进行了分析,满足五个基本测试标准,从而可提供一种性能良好的:PN序列。

1 超混沌模型及其离散量化算法 文献[12]提出了一个新的超混沌系统,其数学模型为:

其中:a,b,C,d,f,g,k为系统的常数,可作为PN序列产生的密钥参数。仿真和实际实验表明,当a=0.2,b=28/13,C=7,d=15,f=0.1,g=0.18,k=0.18时,该系统存在两个正的Lyapunov指数(LE1=0.022 2,LE2=0.003 6,LE3=0,LE4=0.444 8),出现超混沌现象。其超混沌吸引子的相图如图1所示。

一个微分方程可近似表示为:

因此可把连续的超混沌系统(1)表示为离散的迭代方程:

当r足够小时,离散系统(3)的动力学特性与连续系统(1)相同,在此取r=0.000 5。在求解方程(3)时,每个变量迭代值为二进制数。以变量x为例,可表示为:

其中:u+v+1=m,权bin∈(1,O),i=1,2,3,…,m。量化的一种方法是选取式(3)中的一个变量,如xn,抽取其小数部分的某一二进制位随时间变化时的序列作为PN序列。

2 电路模块的设计与PN序列的FPGA实现 电路模块的设计基于Altera公司开发的Quartus Ⅱ6.1和DSP Builder 6.1。该平台的优势是能够在Simu—link平台上直接调用DSP Builder库中的各个库单元完成电路设计,如延时单元、并行加法器、流水线乘法器、总线单元和放大器等,并便于FPGA硬件实现。在Simu—link环境中设计的式(3)的电路模型如图2所示,并建立相应的MDL文件。为验证电路模型的精度,需进行仿真验证与修改。

在Simulink中,通过DSP Builder 6.1自带的Sig—nal Compiler模块可将已建立的MDL文件转换成VHDL文件和QPF文件。通过对QPF文件进行分析、综合和编译,把在线编程与配置后的文件下载到FPGA芯片中。 硬件实验是在康芯公司的开发板上实现的(图3(a))。该开发板的核心芯片为Altera公司的Cy-clone Ⅱ EP2C35F484C8,系统晶振为20 MHz。芯片输出的PN序列数字波形如图3(b)所示。

4 结 语 基于FPGA技术,提出一种PN比特序列发生器的设计与实现方法。该方法以一个连续的超混沌系统为PN序列的随机信号源,其离散模型和量化方法反映了超混沌系统的特性。与离散混沌系统和低维混沌系统相比,连续超混沌系统具有更复杂的结构、更多的参数和初始值,因而具有较大的密钥空间,使其应用于保密时具有更好的安全性。

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