CN109039522A - 一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法 - Google Patents

一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于扩频通信领域，具体涉及一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法。本发明的具体步骤为：生成“+1”、“‑1”的二值m序列，补位形成偶m序列，码长M。随机生成M/2位长的初值向量，经过改进型Logistic混沌映射并二值量化得到M/2组码长为L的混沌序列集G1，对G1中各组序列元素取反得到混沌序列集G2。依次将G1、G2中的混沌序列顺序插入偶m序列的每位码元之后，然后送入矩阵交织器，交织矩阵大小为(L+1)×M。交织器输出序列即为本发明最终序列。本发明产生的序列平衡性好，在码长M×(L+1)下平衡系数始终保持为0，有效地解决了直扩系统载波泄露的问题。同时本发明产生的序列保密性强，不易逆推出混沌系统初值。

Description

一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法
技术领域
本发明属于扩频通信领域，具体涉及一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法。
背景技术
扩频通信广泛应用于军用通信及民用保密通信。扩频通信系统中抗多址干扰、抗多径、抗截获、保密、多址通信、实现同步等都与所采用的扩频码的特性密切相关。传统扩频码多由m序列生成，其自相关性较为理想，但互相关函数有较大尖峰，抗多址性能差，且相关函数存在周期性，相关性好的序列数量有限，抗截获性差、保密性不强。混沌序列因其对初值敏感，相对传统的m伪随机序列具有强保密性、抗截获性，并且可提供数量众多的、非相关、类随机可再生信号，被广泛作为扩频序列或跳频序列，成为近年来国内外的热点研究内容。
目前已有部分学者在研究可替代传统扩频序列的混沌序列，如2003年C Vladeanu等学者在“International Symposium on Signals,Circuits and Systems”国际会议上发表题为《Periodic chaotic spreading sequences with better correlationproperties than conventional sequences-BERperformances analysis》的论文，其研究结果表明：在CDMA系统中，混沌序列较m和Gold序列具有更低的误码率，可一定程度提升扩频系统性能。此外，还有部分学者研究混沌序列的性能优化，如2007年LIU Ping等学者发表题为《Optimized method of generating the spread-spectrum sequences based onLogistic-map》的论文，该文以Logistic映射为基础，对每个迭代点进行比特量化，通过截短得到性能更好的混沌序列。
尽管混沌序列拥有较多优点，但其仍然存在一些不足，尤其是其平衡性较差，这将导致直扩系统(DS-CDMA)产生载波泄露，从而削弱抗截获能力和保密性。混沌序列的平衡系数随初值、分形参数、码长等参数变化而变化，给平衡性优化带来一定难度。此外，单一混沌映射产生的序列生成简单，随着破译技术的成熟，容易遭到破译截获。经过上述分析可知，基于混沌序列生成的复合序列将能有效缓解上述问题，成为目前的研究热点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法，该优化方法使所生成序列平衡性恒零，同时生成序列的相关特性继承了原混沌序列的优点。
本发明的目的是这样实现的：
一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法，所述的方法将若干混沌序列按照一定规则插入到平衡系数为零的偶数周期m序列中，得到复合序列，然后将该复合序列送入矩阵交织器，矩阵交织器的输出序列即为最终生成序列，具体步骤如下：
步骤1.生成一组二元m序列，序列的码元取“+1”或“-1”，检查m序列平衡性，在序列尾部补充一位化为偶数周期，使其平衡系数为0，此时序列码长为M，统计偶数周期的m序列中“+1”码元个数与“-1”码元个数相等，码元个数均为M/2；
步骤2.随机生成混沌序列集G1，该序列集包含M/2组初值不同的混沌序列，每组序列码长为L，每组序列初值各不相同，也即各组序列互不相关，同时根据需要丢弃混沌序列生成的前L0个码元，以保证生成序列的相关性能，对混沌序列集G1中的各组序列码元取反得到混沌序列集G2，最终的优化序列码长为(L+1)×M，根据实际需要设定各参数大小；
步骤3.将混沌序列集中的序列循环插入至偶周期m序列的每位码元中，具体插入方法是：先判断偶周期m序列码元，若码元为“+1”，则顺序读取混沌序列集G1中的一组序列插入其后；若码元为“-1”，则顺序读取混沌序列集G2中的一组序列然后插入码元的后面，不断重复，直到每位偶周期m序列码元后都插入了混沌序列；
步骤4.将插值后的序列利用进行交织，交织方式为行输入列输出的矩阵交织，得到最终的优化平衡性后的混沌序列。
步骤1中所述的m序列为准平衡序列，须在m序列最后一位补充一位码元，使平衡性为零。
步骤4中所述的矩阵交织的交织深度不能为M，若交织矩阵为行输入列输出，则交织矩阵不能为M×(L+1)。
本发明的有益效果在于：本发明有效解决了普通混沌序列平衡性较差的问题，优化后的序列的平衡系数恒为0，相对普通m序列或混沌序列，能够很好的解决扩频信号载波泄露的问题。有效保证信号的抗截获性、保密性；有效解决传统m序列保密性差的问题。混沌序列初值随机产生且通过多组序列复合，相对单一混沌序列使最终优化序列随机性强，保密性高，抗截获强，具有较好的抗干扰能力；序列长度为(L+1)·M，能根据需要选取不同的序列长度，序列的周期性好。本发明改进后的序列相关特性、相关旁瓣基本与改进型Logistics映射混沌序列性能一致。
附图说明
图1为本发明的流程框图；
图2为本发明序列插值码元示意图；
图3为不同映射方法产生的混沌序列的平衡系数随码长变化图；
图4为本发明序列与改进型Logistic混沌序列平衡系数与码长关系对比图；
图5为本发明序列自相关函数曲线；
图6为改进型Logistic混沌序列自相关函数曲线；
图7为本发明序列互相关函数曲线；
图8为改进型Logistic混沌序列互相关函数曲线；
图9为本发明序列与改进型Logistic混沌序列自相关旁瓣均方根值与码长关系对比图；
图10为本发明序列与改进型Logistic混沌序列互相关均方根值与码长关系对比图；
具体实施方式：
下面结合附图1-10对本发明做进一步的描述：
实施例
一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法，所述的方法将若干混沌序列按照一定规则插入到平衡系数为零的偶数周期m序列中，得到复合序列，然后将该复合序列送入矩阵交织器，矩阵交织器的输出序列即为最终生成序列，具体步骤如下：
步骤1.生成一组二元m序列，序列的码元取“+1”或“-1”，检查m序列平衡性，在序列尾部补充一位化为偶数周期，使其平衡系数为0，此时序列码长为M，统计偶数周期的m序列中“+1”码元个数与“-1”码元个数相等，码元个数均为M/2；
步骤2.随机生成混沌序列集G1，该序列集包含M/2组初值不同的混沌序列，每组序列码长为L，每组序列初值各不相同，也即各组序列互不相关，同时根据需要丢弃混沌序列生成的前L0个码元，以保证生成序列的相关性能，对混沌序列集G1中的各组序列码元取反得到混沌序列集G2，最终的优化序列码长为(L+1)×M，根据实际需要设定各参数大小；
步骤3.将混沌序列集中的序列循环插入至偶周期m序列的每位码元中，具体插入方法是：先判断偶周期m序列码元，若码元为“+1”，则顺序读取混沌序列集G1中的一组序列插入其后；若码元为“-1”，则顺序读取混沌序列集G2中的一组序列然后插入码元的后面，不断重复，直到每位偶周期m序列码元后都插入了混沌序列；
步骤4.将插值后的序列利用进行交织，交织方式为行输入列输出的矩阵交织，得到最终的优化平衡性后的混沌序列。
步骤1中所述的m序列为准平衡序列，须在m序列最后一位补充一位码元，使平衡性为零。
步骤4中所述的矩阵交织的交织深度不能为M，若交织矩阵为行输入列输出，则交织矩阵不能为M×(L+1)。
重复步骤2、3、4，可得到新的优化序列。注意新的混沌序列集G1'中的任何序列不可与现有混沌序列集中的任意序列相同。
在序列的构造方法上，本发明利用m序列是准平衡序列，只需补充一位“-1”即可得到完全平衡的偶周期m序列。将不同的混沌序列填充到偶周期m序列每位码元后，偶m序列码元“+1”后插入的某组混沌序列必有对应的-1码元后插入的取反过的该组混沌系列用于平衡，使得平衡系数始终保持为0。通过交织改善序列的自相关性能，使得自相关函数的相关旁瓣峰衰减并分散开来。
在混沌序列集的构造上，本发明的混沌序列集G1共包含M/2组混沌序列，每组序列码长为L。每组序列初值各不相同，也即各组序列互不相关，同时可根据需要丢弃混沌序列生成的前L0个码元，以保证优化序列的相关性能。
在序列矩阵交织参数的选取上，为保证优化序列的性能，本发明的交织深度不能为M。若交织矩阵为行输入列输出，则交织矩阵不能为M×(L+1)。
本发明所述方法的每个步骤的具体解释为：
步骤1，生成一组二元m序列，序列的码元可取“+1”、“-1”。设移位寄存器积级数为5，则m序列的长度是25-1＝31，即M＝32。根据生成多项式
f(x)＝c0+c1x+c2x2…cnxn \*MERGEFORMAT等式(1)
取c1＝0,c2＝0,c3＝0,c4＝0,c5＝1，则f(x)＝1+x2+x5，即生成多项式向量为[1,0,1,0,0,1]。检查m序列平衡性，在序列尾部补充一位“-1”即可化为偶数周期，并使其平衡系数为0。统计偶数周期的m序列中“+1”码元个数应与“-1”码元个数相等为16个。
步骤2，在Chebyshev映射、Tent映射、Bernoulli映射、Logistic映射、改进型Logistic映射等多种映射中，选择相关特性较好的改进型Logistic映射生成混沌序列。该序列平衡性相对较好，在平衡系数0上下波动幅度最小，稳定最快，如图1所示为各一维混沌映射生成序列平衡系数。本发明则以改进型Logistic混沌序列为例，进行优化。
改进型Logistic混沌映射的动力方程为：
xn+1＝1-2×xn 2 \*MERGEFORMAT等式(2)
其中，初始值x0满足-1＜x0＜1，二值量化阈值为0。通过循环迭代混沌映射动力方程得到实值序列，然后按照量化阈值经过二值量化得到由“-1”和“1”组成的标准二进制混沌扩频序列。为保证混沌稳定性和保密性可舍弃掉迭代前L0个码元，设L0为200。随机生成一组长16的混沌序列初值向量X0，各个初值互不相等，初值精度为10-4。根据初值向量生成混沌序列集G1，该序列集包含16组混沌序列，序列码长取200，则各组序列互不相关。对G1中的各组序列各元素取反得到反相的混沌序列集G2。
步骤3，如图3所示，将混沌序列集中的序列循环插入至偶周期m序列的每位码元中。具体插值步骤如下：
先判断偶周期m序列码元，若码元为“+1”，则顺序读取混沌序列集G1中的一组序列插入其后。若码元为“-1”，则顺序读取混沌序列集G2中的一组序列，然后插入码元的后面。不断重复，直到每位偶周期m序列码元后都插入了混沌序列。此时混沌序列集G1和G2中的每组序列都被使用了一次且只使用一次。
步骤4，将插值后的序列进行交织，交织方式为行输入列输出的矩阵交织。交织矩阵大小为(L+1)×M即201×32。交织后的序列即为本发明最终生成序列。
对比分析基于本发明所生成的混沌序列与基于改进型Logistic映射所生成的混沌序列的各种性能，包括平衡性、自相关性、互相关性、自相关旁瓣均方根系数及互相关均方根系数。仿真参数为：m序列码长31、偶m序列码长32、混沌序列集G1大小为2×16至99×16，即16组混沌序列码长从2增长至99此时优化序列码长从96增长到3200。
图4为本发明所生成的序列与改进型Logistic混沌序列平衡系数随码长变化曲线图，从图4可以看出，本发明所优化序列平衡系数始终保持0，具有极好的平衡性。
图5为本发明所生成的序列在码长为3200时自相关函数曲线，图6为改进型Logistic映射所生成的混沌序列在码长为3200时自相关函数曲线，对比图5与图6可以看出基于本发明所生成的序列与基于改进型Logistic映射所生成的混沌序列的自相关系数大小、波动幅度基本相同。都具有尖锐的相关特性、旁瓣幅度较小，抗多径能力较强。
图7为本发明所生成的序列在码长为3200时互相关函数曲线，图8为改进型Logistic映射所生成的混沌序列在码长为3200时互相关函数曲线，对比图7与图8可以看出基于本发明所生成的序列与基于改进型Logistic映射所生成的混沌序列的互相关系数大小、波动幅度基本相同。不存在尖锐的互相关函数，表明序列的抗多址干扰能力较强。
图9为基于本发明所生成的序列和基于改进型Logistic映射所生成的混沌序列在码长为3200时的自相关旁瓣均方根值系数曲线，从图9中可以看出，基于本发明所生成的混沌序列与基于改进型Logistic映射所生成的混沌序列自相关旁瓣均方根值系数大小基本相同。
图10为基于本发明所生成的序列和基于改进型Logistic映射所生成的混沌序列在码长为3200时的互相关均方根值系数曲线，从图10中可以看出，基于本发明所生成的混沌序列与基于改进型Logistic映射所生成的混沌序列互相关均方根值系数大小基本相同。
由图9和图10可知当码长较短时，插入前后混沌序列的自相关旁瓣和互相关均方根值都很大，随着码长的增加，混沌序列的自相关旁瓣和互相关均值都逐渐减小且逐渐平稳。因此本构造方法保持了原混沌序列的相关特性，相关旁瓣大小基本相同，只要初始值满足映射混沌条件，任意初值选择对性能影响不大。
通过上述分析可知：基于本发明所生成的混沌序列不但继承了基于改进型Logistic映射所生成的混沌序列的性能，即初值空间大、码族数量大、抗干扰强、保密性高，并且使生成序列的平衡性恒零。
这里必须指出的是，本发明中给出的其他未说明的实施方式、参数和公式因为都是本领域的公知方式、参数和公式，根据本发明所述的名称或描述，本领域技术人员就能够找到相关记载的文献，因此未做进一步说明。本方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术。

Claims (3)

1.一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法，其特征在于：所述的方法将若干混沌序列按照一定规则插入到平衡系数为零的偶数周期m序列中，得到复合序列，然后将该复合序列送入矩阵交织器，矩阵交织器的输出序列即为最终生成序列，具体步骤如下：
步骤1.生成一组二元m序列，序列的码元取“+1”或“-1”，检查m序列平衡性，在序列尾部补充一位化为偶数周期，使其平衡系数为0，此时序列码长为M，统计偶数周期的m序列中“+1”码元个数与“-1”码元个数相等，码元个数均为M/2；
步骤2.随机生成混沌序列集G1，该序列集包含M/2组初值不同的混沌序列，每组序列码长为L，每组序列初值各不相同，也即各组序列互不相关，同时根据需要丢弃混沌序列生成的前L0个码元，以保证生成序列的相关性能，对混沌序列集G1中的各组序列码元取反得到混沌序列集G2，最终的优化序列码长为(L+1)×M，根据实际需要设定各参数大小；
步骤3.将混沌序列集中的序列循环插入至偶周期m序列的每位码元中，具体插入方法是：先判断偶周期m序列码元，若码元为“+1”，则顺序读取混沌序列集G1中的一组序列插入其后；若码元为“-1”，则顺序读取混沌序列集G2中的一组序列然后插入码元的后面，不断重复，直到每位偶周期m序列码元后都插入了混沌序列；
步骤4.将插值后的序列利用进行交织，交织方式为行输入列输出的矩阵交织，得到最终的优化平衡性后的混沌序列。
2.根据权利要求1所述的一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法，其特征在于：步骤1中所述的m序列为准平衡序列，须在m序列最后一位补充一位码元，使平衡性为零。
3.根据权利要求1所述的一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法，其特征在于：步骤4中所述的矩阵交织的交织深度不能为M，若交织矩阵为行输入列输出，则交织矩阵不能为M×(L+1)。
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