12、混沌密码学概念:基于混沌的密码系统概述

混沌密码学:基于混沌的密码系统概述

混沌密码学概念:基于混沌的密码系统概述

1. 引言

混沌密码学利用混沌理论,特别是处于混沌状态的物理动力系统,将其作为通信技术和计算算法的一部分,以完成密码系统中的各种加密任务。

混沌并非有普遍接受的数学定义,一般指复杂且不可预测的动态现象。尽管庞加莱在19世纪末对此有所预见,但混沌理论在20世纪下半叶才逐渐形成。混沌现象在自然界和实验室中广泛存在,如天气、生态、经济等领域,以及电路、激光等系统。

混沌理论研究具有特定运动特性的系统,包括对初始条件的敏感性、相空间的拉伸和折叠以及非周期轨迹接近无限周期轨道集等。混沌系统能产生复杂的行为模式,在多个领域有广泛应用。

将混沌应用于密码学十分自然,其特性与密码学的混淆和扩散特性直接相关。早在“混沌”一词出现之前,香农的著作中就有相关思想。此外,混沌动力系统能生成确定性伪随机数,有望为密码学带来更简单或更高效的随机数生成方法。

混沌密码学已有二十多年历史,20世纪90年代开始兴起。相关研究虽揭示了该领域的潜力,但也存在一些错误和弱点,在经典密码学中的影响有限。本文旨在介绍混沌密码学的基本概念,并通过实例说明其主要技术。

2. 混沌与密码学
2.1 混沌系统的基本特性

混沌现象在众多自然和实验室系统中被观察到,涉及多个科学和工程领域。混沌理论研究随时间演化的系统,混沌仅出现在某些确定性非线性系统中。以下是混沌系统的主要特性:
- 动态不稳定性 :也称为蝴蝶效应,指对初始条件的敏感性,两个接近的初始条件会导致显著不同的轨迹。
- 拓扑混合

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值