基于模糊关系熵的混沌扩频序列复杂度测度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊关系熵的混沌扩频序列复杂度测度方法，主要解决现有的序列复杂度测度方法实用性低和准确性差的问题。其实现步骤是：（１）将待测序列分割成一组长度为ｍ的窗口向量；（２）计算ｍ维窗口向量之间的模糊关系度量；（３）计算ｍ＋１维窗口向量之间的模糊关系度量；（４）对步骤（２）、（３）中得出的ｍ维和ｍ＋１维窗口向量的模糊关系度量分别进行统计平均；（５）将步骤（４）中统计平均的结果进行对数差运算，得到混沌伪随机扩频序列的模糊关系熵（Ｆ－ＲＥｎ）。本发明专利技术具有测度实用性强和准确性高的优点，可用于对任意未知符号空间大小的混沌伪随机扩频序列的复杂度测度。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于模糊关系熵的混沌扩频序列复杂度测度方法，包括如下步骤：（１）将观察长度为Ｎ的混沌伪随机扩频序列，分割成为长度为ｍ的窗口向量ｓ↑［ｍ］（ｉ）：ｓ↑［ｍ］（ｉ）＝［ｕ（ｉ），ｕ（ｉ＋１），…，ｕ（ｉ＋ｍ－１）］，ｉ＝１，２，…，Ｎ－ｍ＋１其中，ｍ＝１，２，…，Ｎ－２，ｕ（ｉ）是给定的长度为Ｎ的非负整数混沌伪随机扩频序列［ｕ（１），ｕ（２），…，ｕ（Ｎ）］中的元素，即ｓ↑［ｍ］（ｉ）为待测混沌伪随机扩频序列中按照原有序列元素顺序，从第ｉ个元素开始取出的ｍ个元素构成的向量；（２）计算ｍ维的第ｉ个窗口向量ｓ↑［ｍ］（ｉ）中的元素ｕ（ｉ＋ｋ）与第ｊ个窗口向量ｓ↑［ｍ］（ｊ）中的元素ｕ（ｊ＋ｋ）之间的模糊关系度量Ｆ↓［ｉｊ］↑［ｋ］：Ｆ↓［ｉｊ］↑［ｋ］＝Ｒ（ｕ（ｉ＋ｋ），ｕ（ｊ＋ｋ））＝ｅ↑［－ｌｎ（２）·（｜ｕ（ｉ＋ｋ）－ｕ（ｊ＋ｋ）｜／ｒ）↑［２］］式中，ｉ，ｊ＝１，２，…，Ｎ－ｍ＋１，ｋ＝０，１，…，ｍ－１；ｒ表示分辨率参数，为正实数，用于确定不同窗口向量之间距离的模糊关系度量精度，Ｒ（·）是为计算元素之间的模糊关系度量Ｆ↓［ｉｊ］↑［ｋ］而定义的模糊隶属函数；（３）根据步骤（２）中确定的元素之间的模糊关系度量Ｆ↓［ｉｊ］↑［ｋ］计算得到窗口向量ｓ↑［ｍ］（ｉ）和ｓ↑［ｍ］（ｊ）之间的模糊关系度量Ａ↓［ｉｊ］↑［ｍ］：Ａ↓［ｉｊ］↑［ｍ］＝１／ｍ＊Ｆ↓［ｉｊ］↑［ｋ］＝１／ｍ＊Ｒ（ｕ（ｉ＋ｋ），ｕ（ｊ＋ｋ））＝１／ｍ＊ｅ↑［－ｌｎ（２）·（｜ｕ（ｉ＋ｋ）－ｕ（ｊ＋ｋ）｜／ｒ）↑［２］］；（４）通过计算ｍ＋１维的第ｉ个窗口向量ｓ↑［ｍ＋１］（ｉ）和第ｊ个窗口向量ｓ↑［ｍ＋１］（ｊ）之间的最大距离ｄ↓［ｉｊ］↑［ｍ＋１］得到ｓ↑［ｍ＋１］（ｉ）和ｓ↑［ｍ＋１］（ｊ）之间的模糊关系度量Ｂ↓［ｉｊ］↑［ｍ＋１］：Ｂ↓［ｉｊ］↑［ｍ＋１］＝Ｒ′（ｓ↑［ｍ＋１］（ｉ），ｓ↑［ｍ＋１］（ｊ））＝ｅ↑［－ｌｎ（２）·（ｄ↓［ｉｊ］↑［ｍ＋１］／ｒ）↑［２］］式中，ｉ，ｊ＝１，２，…，Ｎ－ｍ，Ｒ′（·）是用来计算窗口向量之间模糊关系度量的模糊隶属函数，ｄ↓［ｉｊ］↑［ｍ＋１］表示ｍ＋１维窗口向量ｓ↑［ｍ＋１］（ｉ）和ｓ↑［ｍ＋１］（ｊ）的最大距离：ｄ↓［ｉｊ］↑［ｍ＋１］＝＊（｜ｕ（ｉ＋ｋ）－ｕ（ｊ＋ｋ）｜）；（５）通过求和平均的方法计算模糊关系度量Ａ↓［ｉｊ］↑［ｍ］在ｊ上的统计平均Ｃ↓［ｉ］↑［ｍ］，以及Ｂ↓［ｉｊ］↑［ｍ＋１］在ｊ上的统计平均Ｃ↓［ｉ］↑［ｍ＋１］；（６）通过求和平均的方法计算步骤（５）中的Ｃ↓［ｉ］↑［ｍ］在ｉ上的统计平均Φ↓［ｍ］，以及Ｃ↓［ｉ］↑［ｍ＋１］在ｉ上的统计平均Φ↑［ｍ＋１］；（７）根据步骤（６）中计算得到的Φ↑［ｍ］和Φ↑［ｍ＋１］值，定义并计算混沌伪随机扩频序列的模糊关系熵Ｆ－ＲＥｎ：Ｆ－ＲＥｎ＝ｌｎΦ↑［ｍ］－１ｎΦ↑［ｍ＋１］。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小军，蔡觉平，李赞，司江勃，郝本建，杜军朝，谢梦，关磊，姚磊，高锐，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87