TD-ERCS离散混沌伪随机序列的复杂性深度分析及应用

本文主要探讨了"TD-ERCS离散混沌伪随机序列的复杂性分析"这一主题，它聚焦于新型TD-ERCS（Time-Delay Enhanced Random Complex System）混沌系统所生成的伪随机序列的复杂性特性。研究者运用了相空间直接观察法和行为复杂性算法，对系统进行了深入分析，旨在揭示其复杂性变化规律。 首先，文章基于Kolmogorov复杂性理论，这是一种度量系统复杂性的经典方法，通过Lempel-Ziv算法、ApEn算法（Approximate Entropy）和PE算法（Permutation Entropy）来评估序列的复杂度。这些算法不仅考虑了一维时间序列，还扩展到了多维相空间的重构，以全面评价混沌伪随机序列的难解性和不确定性。 研究结果显示，TD-ERCS系统表现出极高的行为复杂性，这意味着其产生的伪随机序列具有高度的无序性和不可预测性，这对于信息加密和扩频通信等应用极为有利。特别是，该系统的复杂性大小对系统参数的敏感度较低，表明其具有很好的稳定性和全局性，使得它在不同参数条件下都能维持较高的复杂性，从而提高了安全性。 文章还指出，混沌在信息安全领域的重要性，尤其是对于混沌密码系统和伪随机码的性能，复杂性分析起着关键作用。在实际应用中，如信息加密需要随机性强且难以预测的序列，而扩频通信则需要具有足够复杂度的序列以提高通信容量。因此，对混沌伪随机序列复杂度的深入研究对于提升这些应用的效果至关重要。 这篇论文深入研究了新型TD-ERCS混沌系统在生成伪随机序列时展现的复杂性特征，为混沌在信息安全领域的实际应用提供了理论支持，尤其是在信息加密和扩频通信中的潜在优势。