基于混沌动态量化的宽间隔跳频序列设计与性能比较

本文主要探讨了"基于混沌动态量化的宽间隔跳频序列"这一主题，针对跳频通信系统的安全性需求，提出了一个创新的序列生成方案。传统的跳频序列设计面临的问题，如序列数量有限、复杂度不足和保密性较差，限制了其在高保密通信中的应用。混沌系统因其非线性特性和高度的随机性，为解决这些问题提供了新的可能性。 作者刘向东、张金海、李志洁和何希勤基于混沌映射的理论，设计了一种二级划分和旋轮策略相结合的量化方法来生成宽间隔跳频序列。这种量化方式不仅能够有效增加序列的抗相空间重构攻击能力，提高通信系统的安全性，还通过数值模拟和统计分析对比了与多值量化混沌宽间隔跳频序列方案，发现新方法在速度上具有优势，并且生成的跳频序列具备优秀的多址性能，即能更好地利用频谱资源，减少频率重叠。 混沌动态量化不仅保留了混沌序列的随机性和宽间隔特性，还能通过非线性量化过程增加序列的复杂性，从而增强序列的保密性。与已有的Bent序列、Reed-Solomon序列等传统方法相比，混沌跳频序列在满足多址通信需求的同时，提高了序列的多样性，对于现代通信网络中的多用户组网具有更好的适用性。 这项研究不仅深化了我们对混沌系统在跳频通信中的应用理解，也为设计更高效、安全的跳频序列提供了一种新颖的策略，对于提升通信系统的保密性和抗干扰能力具有重要的理论和实践价值。