[发明专利]基于模糊熵算法的混沌伪随机序列复杂度稳定性测度方法

权利要求书

1.一种基于模糊熵算法的混沌伪随机序列复杂度稳定性测度方法，其特征在于：利用k错模糊熵算法测度伪随机序列的k错稳定性R；利用模糊熵复杂度计算不同窗口的复杂度，并定义了时间演化稳定性C，采用输出结果R和C来综合表征序列的复杂度稳定性；

所述利用k错模糊熵算法测度伪随机序列的k错稳定性R，包括如下步骤：

(1)读入待分析的混沌二进制混沌伪随机序列；

(2)确定每个窗口长度N和滑动步长L，并确定总的窗口个数为J；

(3)计算窗口内混沌伪随机序列的k错模糊熵：

其中，m为模糊熵算法嵌入维数，r为模糊熵算法相似容限度，s^N为长度为N的二进制混沌伪随机序列，t^N为汉明重量w_H(t^N)＝k、 长度为N的二进制伪随机序列，即序列中不为0的位数值为k；

(4)被测窗口伪随机序列的k错稳定性优劣通过原序列模糊熵复杂度与k错模糊熵复杂度之间的偏离程度来衡量，则第i个窗口k错模糊熵稳定性定义为

(5)重复步骤(3)和步骤(4)，直到得到计算完所有窗口的k错稳定性，即得到R₁，R₂，…，R_J，然后求平均得到序列的k错稳定性为

所述的时间演化稳定性C的计算方式，包括如下步骤：

a、读入待分析混沌序列；

b、确定每个窗口长度N和滑动步长L，并确定总的窗口个数为J；

c、计算每个窗口的模糊熵复杂度，其结果分别记为F₁，F₂，F₃，...，F_J；

d、求序列每个窗口的复杂度时间稳定性：

其中为窗口复杂度的平均值，λ为控制指数，λ＞1；

e、计算时间演化稳定性C＝1-VarF。