混沌是系统在内在不确定因素作用下随着时间演化产生的宏观复杂现象,其理论体系是研究自然界非线性系统内部随机性所具有规律的科学。混沌具有对初始条件的强敏感性,良好的相关性、平衡特性、游程特性等特点,这使它在扩频通信领域有着广泛的应用空间。从混沌系统的初值敏感性、不动点以及周期点的角度来分析混沌特性时,我们不得不考虑计算机有限精度的问题。发现由于受计算精度的影响会导致一些与理论预期不符的结果。主要体现在两个方面：一、计算机仿真的混沌轨道与理论轨道存在偏差；二、随着迭代次数的增加,混沌动力学特性降低,使生成的混沌序列不可避免地呈现周期性循环。本文首先详细分析了受计算精度限制造成的误差对混沌轨道的影响。混沌系统分析时出现的误差并没有如线性系统的的误差一样随着迭代次数的增加而无限增大,而是始终处于整个系统的取值范围内且呈现一种有界系统内的随机分布。正是由于这种特性,才可以通过计算机去认识和仿真混沌。本文提出在计算精度条件下,以最小值随机扰动的方式去解决Chebyshev混沌映射受精度影响后产生周期性序列的问题。由于大多数计算机默认的计算方式是对超出精度位的小数采取的是一种有规律性的四舍五入的方式进行截取的,所以该方式打破了这种规律性,使精度范围内的最后一位小数更加无规律性从而延长它的非周期长度。论文进一步从实值序列和比特抽取量化方式对限定单精度条件下添加随机扰动的改进型Chebyshev映射的序列进行了分析,考察了它的相关性、平衡性、游程特性等。仿真结果表明,其整体性能要优于不加扰动的Chebyshev映射生成的序列。最后,本文给出了一种基于FPGA的扰动型Chebyshev映射硬件实现的方法,利用VerilogHDL语言,在软件QurtusII9.0和硬件DE2上分别实现了数字混沌序列的输出,为其在扩频通信领域的应用打下了基础。