[发明专利]基于模糊关系熵的混沌扩频序列复杂度测度方法

权利要求书

1.一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

Fijk=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计算得到窗口向量s^m(i)和s^m(j)之间的模糊关系度量

Aijm=1mΣk=0m-1Fijk=1mΣk=0m-1R(u(i+k),u(j+k))=1mΣk=0m-1e-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)之间的最大距离得到s^m+1(i)和s^m+1(j)之间的模糊关系度量

Bijm+1=R′(sm+1(i),sm+1(j))=e-ln(2)·(dijm+1r)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，表示m+1维窗口向量s^m+1(i)和s^m+1(j)的最大距离：

dijm+1=maxk=0,1,...,m(|u(i+k)-u(j+k)|);]]>

(5)通过求和平均的方法计算模糊关系度量在j上的统计平均以及在j上的统计平均

(6)通过求和平均的方法计算步骤(5)中的在i上的统计平均Φ^m，以及在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。