【摘 要】
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在保密通信和隐蔽通信系统中,序列的不可预测度是衡量系统安全的重要指标。近年来,基于信息熵理论的不可预测性度量因所需样本点少以及计算简单等特点已经被应用到混沌序列的
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在保密通信和隐蔽通信系统中,序列的不可预测度是衡量系统安全的重要指标。近年来,基于信息熵理论的不可预测性度量因所需样本点少以及计算简单等特点已经被应用到混沌序列的复杂度分析中。本文选取了能够有效测量一维时间序列不可预测性的排列熵(Permutation Entropy,PE)对极化码的不可预测度进行研究。主要工作如下:首先分析了 Logistic混沌序列下嵌入维度、延迟时间、序列长度这3个参数对排列熵的影响,并针对算法参数组合问题,采用模拟计算的方法获得最佳参数。最终选取出了嵌入维度和延迟时间都为5。其次,将新提出的参数选取方法应用到了加权排列熵和多尺度排列熵两种改进算法上,讨论了这两种改进算法在参数选取和参数组合上的问题,并最终同样得出了嵌入维度和延迟时间都为5的实验结果。再次,用排列熵这一指标分析极化编码的不可预测性,讨论了极化码在不同信道、不同码长、不同信噪比的情况下的不可预测性。实验结果显示随着码长的增加,PE值缓慢增加,且增加速度越来越慢,信噪比对PE的影响非常小,说明排列熵算法具有抗噪好、所需数据少的特点。最后,通过对比极化码、卷积码与交织码的不可预测性指出排列熵在信道编码识别方面的潜在应用。
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