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        基于混沌理論的同步序列研究*

        2022-11-09 07:27:38楊萬峰李含輝易觀理
        艦船電子工程 2022年8期

        楊萬峰 李含輝 易觀理

        (武漢船舶通信研究所 武漢 430205)

        1 引言

        同步在整個通信系統(tǒng)占有核心地位,同步接收的好壞關(guān)系到接收端性能的優(yōu)劣,同步捕獲的常用方法為自相關(guān)輔助序列同步法,其中輔助序列也稱為同步序列,在同步捕獲中有著極其重要的作用,標(biāo)準(zhǔn)MIL-STD-188-110C附錄C數(shù)據(jù)幀的同步頭部分包含184個同步8PSK符號用于實現(xiàn)同步和估計多普勒頻移[1],根據(jù)理論研究和仿真驗證可知,這184個8PSK所組成的符號屬于偽隨機(jī)序列,是由m序列經(jīng)過截斷所生成的短截序列,具備很強(qiáng)的相關(guān)性,適合檢測相關(guān)峰的方式實現(xiàn)同步[2],但是m序列保密性和抗截獲性能不高,非合作方可以通過測量接收序列的功率譜線間隔得到周期,繼而得到m序列特征多項式[3],Gold序列由于是m序列合成得到的,所以也存在類似的問題,MIL-STD-188-110C附錄C中某些波形還采用了長度為32的Walsh正交序列作為同步前導(dǎo)序列,Walsh碼具有良好的互相關(guān)性,不同的Walsh碼是完全正交的,但是Walsh碼有兩個缺點,一方面是其自相關(guān)性能比較差,另外一方面是Walsh碼的隨機(jī)性較差[4],所以對于同步捕獲的性能也有一定影響,在標(biāo)準(zhǔn)MIL-STD-188-110C附錄C中還采用到了Barker序列,Barker序列有很強(qiáng)的自相關(guān)特性,也是性能比較優(yōu)良的偽隨機(jī)碼,但Barker序列本身長度太短,實際應(yīng)用中受到限制[5]。

        針對目前同步序列中存在的問題,本文基于混沌理論提出了一種新的同步序列生成方案?;诨煦缬成浞謩e設(shè)計了LC-C混沌序列和LC混沌序列,其中LC-C混沌序列用于生成同步序列集,LC混沌序列用于從同步序列集中抽取得到當(dāng)前的同步頭,由此可實現(xiàn)每次發(fā)送的同步頭實時變化,不可預(yù)測,同步序列集的生成過程結(jié)合了優(yōu)選策略保障了每次的同步頭序列均有很好的相關(guān)特性和隨機(jī)特性。對基于本方法生成的同步序列進(jìn)行了仿真驗證,并與m序列、gold序列以及標(biāo)準(zhǔn)MILSTD-188-110C附錄C中的同步頭進(jìn)行了對比分析。

        2 基于混沌理論的同步序列生成方法

        同步序列的產(chǎn)生主要分為兩個過程,即生成同步序列集的過程和從同步序列集每次動態(tài)變化選出同步頭的過程,首先利用復(fù)合型混沌映射,將Logistic映射、Cubic映射和Chebyshev映射復(fù)合,所以可將該映射記為LC-C混沌映射,利用LC-C混沌映射生成LC-C混沌序列,然后經(jīng)過優(yōu)選策略得到的序列集合作為同步序列集,在進(jìn)行優(yōu)選時如果不滿足優(yōu)選條件,可以通過改變LC-C控制參數(shù)空間中的初值生成新的LC-C序列,其次利用級聯(lián)型混沌映射,主要采用Logistic映射和Chebyshev映射級聯(lián)生成,將該映射記為LC混沌映射,利用LC混沌映射生成LC混沌序列,將LC混沌序列輸出映射成同步序列集的序列號,每次發(fā)送時利用LC混沌序列生成的序數(shù)從同步序列集中抽取得到當(dāng)前發(fā)送的同步頭,由于混沌映射的不可預(yù)測性,所以每次發(fā)送的同步頭可實現(xiàn)實時變化,除此之外LC混沌序列采用和LC-C不同的混沌映射生成,進(jìn)一步提高了同步序列的復(fù)雜度[6],即使非合作方在破譯LC-C混沌序列后,仍然無法得到當(dāng)前準(zhǔn)確的同步頭。

        圖1 同步頭生成過程

        2.1 LC-C混沌序列的生成

        LC-C混沌序列采用復(fù)合型混沌映射生成,復(fù)合型混沌映射即采用多種映射方式復(fù)合,復(fù)雜度更高,可以有效降低被破譯的風(fēng)險[7],本次設(shè)計中主要采用Logistic映射、Cubic映射、Chebyshev映射復(fù)合生成序列,所以記為LC-C混沌映射。由于Logistic映射和Cubic映射應(yīng)用廣泛且迭代方程相對簡單[8],所以作為第一級映射,Chebyshev映射平衡性較好,所以采用其作為第二級映射,確保輸出序列平衡性優(yōu)良,均值器主要將第一級輸出的兩者求平均,迭代n次,即第一級輸出的長度為n的序列的每一項分別作為第二級的輸入,第二級迭代n次,由此輸出得到n個長度為n的序列,由于每個序列初值不同,所以每個序列都不相同。均值器的輸出為

        上式迭代n次得到的輸出為{x1,}x2,x3,x4,…,xn,將該序列的每一項xn作為第二級Chebyshev的輸入,第二級的映射方程為

        所以LC混沌序列的輸出為{y1,y2,y3,y4,…,yn}。

        具體生成過程如圖2所示。

        圖2 LC-C混沌序列生成過程

        2.2 優(yōu)選策略

        本設(shè)計中優(yōu)選策略主要滿足兩個準(zhǔn)則:平衡性準(zhǔn)則和自相關(guān)準(zhǔn)則。

        1)平衡性準(zhǔn)則

        計算LC-C混沌序列的平衡度E,若E大于設(shè)定的閾值,則舍棄該序列。選取相同長度m序列的平衡度作為閾值。通過該優(yōu)選準(zhǔn)則的序列具有很好的平衡性[9]。

        2)自相關(guān)準(zhǔn)則

        計算LC-C混沌序列的自相關(guān)旁瓣最大值和自相關(guān)旁瓣均方值,這兩個值的大小會影響同步時相關(guān)峰的檢測,兩個值越小,同步性能越好,優(yōu)選時若兩者都小于設(shè)定的閾值,則通過該準(zhǔn)則。選取相同長度m序列的自相關(guān)旁瓣最大值和自相關(guān)旁瓣均方值為閾值,通過該優(yōu)選準(zhǔn)則的序列具有很好的自相關(guān)特性。

        2.3 LC混沌序列的生成

        LC混沌序列采用級聯(lián)型混沌映射,級聯(lián)型混沌序列有效降低了被預(yù)測的可能性,同時提高了混沌系統(tǒng)的初值敏感性,所以級聯(lián)型混沌序列是改善混沌系統(tǒng)復(fù)雜度和隨機(jī)性能的簡單有效方案[10]。本次設(shè)計采用的級聯(lián)型混沌映射的第一級為常用的 Logistic映射[11~12],第二級采用平衡性較好,迭代公式簡單的Chebyshev映射,所以將該映射記為LC混沌映射,利用LC混沌映射生成LC混沌序列,首先將初值輸入到映射,先經(jīng)過Logistic映射,然后將Logistic的輸出作為第二級Chebyshev的輸入,整體迭代N次,得到長度為N的LC混沌序列,整體映射的迭代方程如下:

        其中g(shù)n表示Chebyshev映射的輸出,fn表示Logistic映射的輸出,具體生成過程如圖3所示。

        圖3 LC混沌序列生成過程

        3 仿真分析

        對基于本方法生成的同步序列的相關(guān)特性和隨機(jī)特性進(jìn)行了仿真,并與相同長度的m序列和Gold序列進(jìn)行了對比分析,同時對同步序列隨發(fā)送次數(shù)的變化情況和同步概率隨門限值的變化情況也進(jìn)行了仿真分析。

        3.1 相關(guān)性和隨機(jī)性分析

        LC-C混沌序列的初值設(shè)為0.1~0.3之間,每次初值以0.001的間隔變化,最終得到的同步序列集大小為260個,與相同長度的m序列和Gold序列的自相關(guān)旁瓣最大值和自相關(guān)旁瓣均方值比較如圖9所示。

        圖4 與m序列和Gold序列的比較情況

        隨機(jī)抽取到的一個同步頭的相關(guān)特性如圖5所示。

        圖5 同步頭的自相關(guān)特性和互相關(guān)特性

        根據(jù)上述結(jié)果可看出,本設(shè)計得出的同步序列具有尖銳的自相關(guān)性和良好的互相關(guān)性,自相關(guān)性能優(yōu)于m序列、gold序列。

        檢測序列的隨機(jī)性能需要借助NIST測試方法,以各項測試的p-value值作為序列的各項統(tǒng)計結(jié)果[13],當(dāng)其大于0.01時表示隨機(jī)性良好,對于確定的系統(tǒng)而言,最主要的測試包括其頻數(shù)測試、游程測試、譜測試和近似熵測試,將序列長度設(shè)置為10000,隨機(jī)抽取出一個同步頭進(jìn)行測試,表1為測試結(jié)果。

        表1 隨機(jī)性測試

        根據(jù)表1結(jié)果可知,結(jié)果值都大于0.01,說明同步序列完全通過了這幾項測試,并且每項測試結(jié)果均較高,表明同步序列的隨機(jī)性很好。

        3.2 不可預(yù)測性分析

        每次發(fā)送的同步頭用相應(yīng)編號代替,發(fā)送100次,每次發(fā)送時的同步頭對應(yīng)的編號如圖6所示。

        圖6 同步頭隨機(jī)變化情況

        根據(jù)圖6可知,同步頭編號隨機(jī)變化,表明每次發(fā)送的同步頭實時變化,不可預(yù)測。

        3.3 同步概率分析

        同步時需要借助門限值判斷是否有信號到來,在相同信噪比條件下,同步概率會隨著門限值的改變而變化,本文生成的同步序列和標(biāo)準(zhǔn)MIL-STD-188-110C附錄C中的同步頭的同步概率對比情況如圖7所示。

        圖7 同步概率對比圖

        根據(jù)圖7可知,基于本方法生成的同步序列在門限值為12.48時同步概率達(dá)到100%,標(biāo)準(zhǔn)MIL-STD-188-110C附錄C中的同步頭在門限值為12.62時同步概率達(dá)到100%,本方法生成的同步序列同步性能略優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)MIL-STD-188-110C附錄C中的同步頭。

        通過仿真結(jié)果可以得出:本文提出的基于混沌理論生成的同步序列隨發(fā)送次數(shù)實時變化,不可預(yù)測,每次發(fā)送的同步序列具有尖銳的自相關(guān)性,良好的互相關(guān)性和隨機(jī)性,自相關(guān)性能優(yōu)于m序列和Gold序列,同步性能略優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)MIL-STD-188-110C附錄C中的同步頭。

        4 結(jié)語

        本文提出的基于混沌理論的同步序列生成方法利用多種混沌映射結(jié)合優(yōu)選策略不僅能使每次發(fā)送時的同步頭實時變化,且得到的同步頭均具有很強(qiáng)的相關(guān)特性和隨機(jī)特性。多種混沌映射的復(fù)合,使得生成的同步頭具有較強(qiáng)的復(fù)雜度,同時同步頭的實時變化也增強(qiáng)了同步序列的抗偵收能力,為解決現(xiàn)有同步序列容易被檢測和截獲的問題提供新的思路。

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