股市预测中的小波神经网络方法

首先论述了股市时间序列中的明显随机性 ,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故 ,利用混沌的确定性可以进行短期预测 .混沌时间序列预测首先要重构相空间 ,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性 ,提出了一种改进的小波网络结构 ,探讨了股市预测模型问题 .经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷 .     

基于混沌映射的动态分组密码算法研究

提出一种基于混沌迭代映射的动态分组密码加密算法,充分利用了混沌的遍历性、伪随机性及对初始条件和参数的敏感性等特性.同时根据混沌序列仅由初始值和参数控制,易于生成的特点,采取了一种新的动态加密方案,提高了加密算法的安全性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种广义猫映射混沌系统及其性能分析

为了改进基于猫映射混沌系统的加密算法的安全性，在传统的二维猫映射混沌系统的基础上，蛤出了一种基于广义加法运算的广义猫映射混沌系统，生成的混沌序列具有良好的伪随机特性，同时对生成的广义混沌序列的自相关性和平衡性进行了分析．实验结果表明，应用本文给出的方法生成的广义混沌序列具有较好的随机性、自相关性和平衡性。     

一种混沌量化的混沌扩频序列

针对单值量化和多值量化存在的问题,提出了一种混沌量化的方法来产生混沌扩频序列,不仅大大提高了混沌序列的周期,有效克服有限精度问题,而且增加了量化的复杂度,提高了抗破译能力.对其性能进行了分析和仿真,结果表明,所产生的混沌序列具有比多值量化混沌序列更好的相关性能和伪随机性能.同时,利用Bedekamp-Massey算法,得出该序列具有理想的线性复杂度,更进一步显示了其良好的伪随机性能.最后将该序列应用到多用户CDMA系统中,仿真结果表明,其具有理想的误码率性能,抗多址干扰能力强.     

一种离散混沌序列类随机性分析法

提出了用穷尽熵来判定离散混沌序列类随机性强弱的算法。对于给定离散混沌序列,求其穷尽生成的步数,根据每个穷尽组成部分的序列数占总序列长度的比率,计算离散混沌序列的穷尽熵。数值仿真实验表明此方法能有效识别不同离散混沌序列的类随机性强弱,在数字混沌保密通信中具有实际应用前景。     

时空混沌跳扩信号发生器

基于时空混沌提出了一种新的跳扩信号发生器,通过时空混沌,不仅能增强系统的保密性,同时又能产生实时的直扩PN序列和跳频图案序列,而且PN序列和跳频序列的周期易于控制,可以任意加长.分析了所产生的时空混沌跳扩信号的性能,仿真结果表明,直扩PN序列和跳频图案序列都具有理想的平衡和相关特性.     

基于OCML构造序列的Link16扩频方法

Link16数据链因其强抗干扰性被广泛应用于各大信息化作战平台, 但其传输速率和频带利用率并不高。针对这一问题, 提出一种基于单向耦合映像格子(one-way coupled map lattice, OCML)模型时空混沌序列的缩短码移位键控(truncated code shift keying, TCSK)方法。系统以OCML模型下的混沌序列作为扩频基码, 将每个承载信息的码片长度缩短为原来的1/P, 并将每个码片进行镜像对称, 获得一个总长度为2/P的扩频码片进行传输。相对于原循环码移位键控(cyclic code shift heying, CCSK)系统的扩频序列, 该码片长度减少一半, 从而提高系统的传输速率。OCML序列具有良好的伪随机性和自相关性, 同时该模型下能生成大量扩频序列, 各序列相互独立, 一个信道可容纳多个扩频信号, 极大地提高了频带利用率。对多径衰落信道下的误码性能进行了仿真, 结果表明, 所提方法能有效改善多径衰落下的系统性能。     

混沌时间序列的混合遗传神经网络预测方法

在相空间重构理论的基础上,将改进的遗传算法和神经网络结合起来,提出了一种混合遗传神经网络预测混沌时问序列的方法.通过复相关法和Cao方法重构混沌时间序列,利用改进的遗传算法优化神经网络的结构、初始权值和阚值,然后训练神经网络求得最优解.该算法应用到混沌时间序列的预测中,验证了该算法的有效性,并与BP和RBF算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该算法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.     

混沌扩频序列的优选算法及其系统性能研究

为了获得多址通信中优良的伪随机特性码组,提出了一种混沌序列的优选算法。通过对混沌系统迭代结果的截断和量化处理,根据扩频序列的理想特性和多址干扰指数,给出了优化混沌序列码组的具体步骤,并对传统的Gold序列和多种混沌序列的码组性能作了比较和分析。对DS/CDMA系统性能的仿真结果表明,优选混沌扩频序列的相关性能优于传统的伪随机扩频序列,有利于解决CDMA移动通信中的抗多址干扰及多用户检测等关键问题,从而使混沌扩频系统的抗干扰能力和抗破译能力得到增强。     

混沌时间序列的混合预测方法

提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列分解和重构成概貌时间序列和细节时间序列; 然后利用PSO-LSSVM模型预测概貌时间序列的未来值,采用GARCH模型预测细节时间序列的未来值;最后将概貌时间序列和细节时间序列的未来值求和作为最终的预测结果.采用该方法对Mackey-Glass和变参数Logistic混沌时间序列进行预测. 结果表明该方法能精确地预测混沌时间序列,验证了文中所提方法的有效性.     

混沌直扩序列的优选及与传统序列的性能比较

为了提高异步直扩序列码分多址 (DS/CDMA)系统的容量和保密性能 ,从整个扩频序列集合相关函数的均方值出发 ,对一类由一维混沌映射产生的混沌直扩序列与传统的伪随机序列如m序列、Gold序列和Kasami序列等 ,在异步DS/CDMA系统中作了性能比较研究。计算机仿真表明 ,其性能与传统序列相当 ,其序列数较m序列数多 ,适于作CDMA系统的扩频码 ,并由此提出了一种混沌直扩序列的优选方法。     

一种基于数据序列相关性的小波域信息盲隐藏算法

利用数据序列之间的相关特性,文章提出了一种基于数据序列相关性的小波域信息盲隐藏算法。在信息嵌入过程中,对隐藏信息进行信息分存,通过对原始图像进行小波变换,并选择相应位置的高频系数组成数据序列,利用十组替代数据序列将隐藏信息嵌入。提取时,用含密的数据序列与替代数据序列进行比较,按照相关性最大的原则来提取信息。算法采用混沌序列进行加密控制。实验结果表明,这种方法有效,易于实现,特别是隐藏量较大。     

一种基于信息分存和混沌序列的小波域信息隐藏方法

提出了一种基于信息分存和混沌序列的小波域信息隐藏方法,给出了具体的信息分存方案和混沌序列产生及控制方法,同时校正方法很好地消除了数据“突变”的影响。实验结果表明,这种方法有效,易于实现,而且效果较好。     

异步DS-CDMA最优混沌序列集的性能分析

为了获得异步DS—CDMA系统的最优扩谱序列，给出了一套用来选取混沌二值序列的优化准则。基于这一优化准则，我们从Chebyshev映射生成的混沌序列中选取并构造出最优混沌二值序列集合。利用该集合作为异步DS-CDMA系统的扩谱序列，所得到的系统仿真结果符合最优扩谱序列的理论分析值，因此可以被认为是异步DS-CDMA系统的一个最优扩谱序列集合。     

Periodic performance of the chaotic spread spectrum sequence on finite precision

It is well known that the periodic performance of spread spectrum sequence heavily affects the correlative and secure characteristics of communication systems.The chaotic binary sequence is paid more and more attention since it is one kind of applicable spread spectrum sequences.However,there are unavoidable short cyclic problems for chaotic binary sequences in finite precision.The chaotic binary sequence generating methods are studied first.Then the short cyclic behavior of the chaotic sequences is analyzed in detail,which are generated by quantification approaches with finite word-length.At the same time,a chaotic similar function is defined for presenting the cyclic characteristics of the sequences.Based on these efforts,an improved method with scrambling control for generating chaotic binary sequences is proposed.To quantitatively describe the improvement of periodic performance of the sequences,an orthogonal estimator is also defined.Some simulating results are provided.From the theoretical deduction and the experimental results,it is concluded that the proposed method can effectively increase the period and raise the complexity of the chaotic sequences to some extent.     

用混沌序列提高MIMO雷达多目标检测性能

基于混沌相位编码信号在相关性和随机性等方面的良好特性,提出了一种用混沌相位编码信号提高多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达多目标检测性能的方法。取不同初始值代入混沌映射产生不同的混沌序列|通过均匀量化、四相编码得到混沌相位编码波形。通过多脉冲压缩累积有效降低混沌波形的互相关和自相关旁瓣,使得输出结果具有较低的旁瓣峰值,从而提高了MIMO雷达对多目标检测的性能。最后的仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种新的混沌序列随机性刻画及提高方法

通过定义混沌序列中元素之间的邻接关系,提出了一种基于网络邻接图的方法来刻画此序列的随机性.通过数值模拟发现此方法具有很好的有效性,且与传统的Lyapunov指数判别法相一致,尤其在Lyapunov指数难以求得的情况下,此方法具有很好的参照性.通过考察网络邻接图的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现混沌序列的网络邻接图是无标度网络,并且具有明显的小世界特性.利用网络邻接图的无标度性,适当减少网络邻接图中为数不多的度大的点可以有效提高混沌序列的随机性.     

Cipher quasi-chaotic code for frequency hopping communications

The chaotic frequency hopping (FH) communication systems have been presented so far. The chaotic sequences possesses good randomness and sensitive dependence on initial conditions, which is quite advantageous to run the FH codes in code-division multiple access (CDMA) systems. But the finite precision of computation and the fact of the low-dimensional chaos predicted easily cause difficulty in chaotic application. In this paper, some disadvantages associated with the conventional FH codes and the chaotic code scrambled by m-sequences are reviewed briefly. In order to overcome these drawbacks to some extents, a new higher performance FH code called cipher quasi-chaotic (CQC) code is proposed, which is generated by combining the clock-controlled stream cipher technique and chaotic dynamics. Performance analysis applying in FH communication systems of this kind of code is given. The privacy of the CQC sequence is also analyzed.