改进型不变分布阈值量化在直扩码设计与优选中的应用

"基于改进型不变分布阈值量化方法的直扩码设计及优选 (2012年)" 本文主要探讨了一种创新的直扩码设计技术，该技术结合了基于Tent映射的双向耦合映象格子（Bi-directionally Coupled Map Lattices, BCMLs）和改进型不变分布阈值量化方法。直扩码（Spread Spectrum Code, SSC）在无线通信、信号处理和信息安全等领域有着广泛的应用，因其能够提供抗干扰和保密通信的能力而备受关注。 首先，作者提出了一种新的混沌序列生成方法，该方法利用Tent映射生成混沌序列，Tent映射是一种简单的非线性动力系统，它能够产生复杂的混沌行为。接着，将这种混沌序列与双向耦合映象格子相结合，进一步增强混沌序列的复杂性和随机性。双向耦合映象格子是由多个单个映象格子相互耦合构成，其动态特性更丰富，有利于生成具有优良性质的直扩码。 然后，文中介绍了改进型不变分布阈值量化方法，这种方法用于处理混沌序列，通过选择特定的阈值来优化序列的平衡性和统计特性。不变分布是混沌系统的一个关键特征，它描述了混沌序列长期行为的概率分布。通过改进的阈值量化，可以在保持混沌序列原有性能的同时，提高其平衡性，即序列中0和1出现的均匀性，这对于编码效率和抗干扰性能至关重要。 为了实现直扩码的实时生成，作者提出了一种预设最优映射参数和序列选取方式的优选策略。这种方法可以快速有效地生成满足特定需求的直扩码，确保了在实际通信系统中的实用性。 通过仿真对比分析，作者证明了采用改进型不变分布阈值量化方法得到的混沌序列不仅在平衡性和映射利用率方面有显著提升，而且在保持其他性能不变的情况下，优选出的直扩码各项性能均得到进一步增强。这包括码的自相关性、互相关性以及抗多径衰落等关键指标。 这项研究为直扩码的设计提供了新的思路，通过混沌理论和量化技术的结合，实现了性能更优的直扩码生成，对于提高无线通信系统的抗干扰能力和安全性具有重要意义。此外，提出的优选方法也为实时生成直扩码提供了有效的工具，有助于在实际通信系统中实现高效、可靠的信号传播。