基于混沌映射的信息摘要算法

利用混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及产生的混沌序列具有随机性与不可预测的特性，提出一种构建在Logistic映射上的信息摘要算法，通过将原始明文信息块作为混沌映射的初始值，经过混沌系统的遮代得到系统的输出来构建原始明文的信息摘要，利用Java的BigDecimal类进行了算法的实现，运行结果表明该算法性能良好。     

混沌扩频序列的数字产生及其DSP实现

针对一种特定的离散时间序列——帐篷映射序列，讨论了其数字产生方法并分析相关特征．仿真结果表明，这种序列较适合于用作扩频通信系统中的扩频地址码和保密通信系统中的加密序列．最后详尽地说明了用DSP产生这种混沌序列的可行性及其实现方法．     

关联维数计算的分析研究

本文从理论上分析了关联维数的计算方法，研究了实测数据采样序列的长度、采样序列的自相关性及附加噪声等因素对关联维数计算的影响，并给出实际算例。     

Composite Chaotic Pseudo-Random Sequence Encryption Algorithm for Compressed Video

Stream cryptosystems, which implement encryption by selecting parts of the block data and header information of the compressed video stream, achieve good real-time encryption with high flexibility. Chaotic random number generator-based approaches, for example, logistics maps, are comparatively promising approachs, but are vulnerable to attacks by nonlinear dynamic forecasting. A composite chaotic cryptography scheme was developed to encrypt the compressed video with the logistics map with a Z(2^31-1) field linear congruential algorithm to strengthen the security of the mono-chaotic cryptography. The scheme maintained real-time performance and flexibility of the chaotic sequence cryptography. The scheme also integrated asymmetrical public-key cryptography and encryption and identity authentification of control parameters at the initialization phase. Encryption is performed in a layered scheme based on the importance of the data in a compressed video stream. The composite chaotic cryptography scheme has the advantage that the value and updating frequency of the control parameters can be changed online to satisfy the network requirements and the processor capability, as well as the security requirements. Cryptanalysis shows that the scheme guarantees robust security, provides good real-time performance, and has flexible implementation. Statistical evaluations and tests verify that the scheme is effective.     

R(o)ssler超混沌系统的参数辨析与同步研究

首先给出两种方法实现对四维罗斯勒超混沌系统未知参数的准确快速辨析，第一种方法通过将系统反馈控制到任意不动点，求解平衡点的方程得到未知参数辨析的数学表达式；第二种方法基于稳定性理论，通过构造参数观测器，设定恰当的初始值，解析地给出基于参数观测器的表达式，数值计算表明两种方法都很有效。基于线性化误差理论，求解误差演化的雅克比矩阵的特征值，解析地获得相位同步和全局同步控制器的表达式，详细分析了雅克比矩阵为零对应相同步问题，数值计算与理论分析一致。     

关于熵、信息、序的五个佯谬

熵、信息、序的概念由来很久，准确理解和运用这些概念却往往被忽视。关于熵、信息、序的五个佯谬：信息既可以是有序的、又可是无序的；熵小必有序、熵大必无序；简单即有序、复杂即无序；信源熵等于信息量；混沌是高度复杂、高度有序的状态，源于对熵、信息、序概念的误解。准确把握熵、信息、序概念将使五个佯谬破解。     

一种基于组合RBF网络及混沌理论的弱目标检测算法

针对复杂背景中的弱目标检测问题，提出了一种基于组合RBF网络及混沌理论的检测算法。该算法具有结构简单的优点。文中对算法的可实现性及合理性进行了理论分析，建立了基于预测误差优化的非线性预测模型，并结合闽值化处理实现了对弱目标的检测。在理论分析的基础上，对所提出的算法进行了仿真，结果表明了检测算法的有效性。     

参数未知的不同结构混沌系统的自适应同步

针对一类混沌系统，研究了参数未知的不同结构混沌系统的自适应同步问题。基于Lyaponuv稳定理论，给出了自适应同步控制器的系统设计过程，以及同步控制器和参数自适应律的解析表达式。对于两个参与同步的不同结构的混沌系统，只要其维数相等且状态变量可测，就可以利用所提出的控制策略达到全局渐近同步。方法简单，无需试凑。以Lorenz系统和Lu系统的自适应同步控制为例，说明了该方法的有效性。     

中国证券市场的非线性特征与分形维分析

采用Cao方法清楚地观测到中国证券市场的月收益率序列是确定性混沌序列,而日收益率序列和周收益率序列却接近于随机波动信号,不适宜做分形维的研究.对我国股市各指数分别作了分形维计算后,同时用替代数据法进行非线性检验,拒绝了中国股市为线性过程的可能性,从而保证了非线性前提下分维数结果的可靠性.结果显示:深证A股市场最为复杂,需要五个变量来建立动力学模型(D2=4 6150),而上证A股需要四个变量来建立模型(D2=3 2411).因此,深圳股市的效率弱于上海股市.而我国B股市场已经接近于发达国家股市的复杂性程度(D2=3 3195(上B);D2=2 5875(深B)),说明B股的效率比A股的效率高.     

基于组合策略的Lyapunov指数谱的计算

分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性.