谱熵算法揭示混沌伪随机序列复杂性：TD-ERCS系统的卓越表现

本文主要探讨了混沌伪随机序列的谱熵复杂性分析，这是在信息技术领域的一个重要研究方向，特别是在信息安全中，混沌序列因其高度的不确定性和不可预测性，被广泛应用在密码学和防干扰通信中。研究者采用了谱熵算法对该问题进行了深入研究。 谱熵算法是分析复杂性的一种有效工具，它具有参数少、对序列长度N（仅需一个参数）和伪随机进制数K有较好的鲁棒性。这个算法的关键在于通过窗口滑动方法，动态地分析序列随时间和窗口大小变化的复杂性特征。这种方法能够处理不同长度的序列和进制，从而提供更为全面的复杂性评估。 研究对象包括Logistic映射、Gaussian映射和TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列。通过对这些系统进行实验分析，发现谱熵算法能够有效地揭示混沌序列的结构复杂性，即序列的模式生成能力和多样性。在所研究的三个系统中，TD-ERCS系统展现出较高的复杂度，表明其在信息隐藏和保护方面具有优势。 值得注意的是，不同的窗口大小和初始条件对混沌系统的复杂度有影响，但这种影响范围相对较小，说明谱熵算法对于复杂度的测量具有一定的稳定性。这一结果为混沌序列在信息安全领域的实际应用提供了理论支持，同时也提示了如何通过调整系统参数来优化序列的复杂性，提高其抗干扰和抗截获能力。 总结来说，本文的研究对于理解和优化混沌伪随机序列的结构复杂性，提升其在信息安全领域的应用性能具有重要意义。通过使用谱熵算法，研究人员不仅加深了对混沌序列复杂性的理解，也为未来设计更安全的加密和通信协议提供了新的视角和技术手段。