30、基于混沌的密码硬件实现:嵌入式系统设计

基于混沌的密码硬件实现:嵌入式系统设计

1. 物理实现:布局规划、放置与布线

在物理硬件实现方面,选用 XUP Xilinx Virtex - II Pro 开发平台。该平台由高性能的 Virtex - II Pro FPGA(XCV2PFF896 - 7)及周边组件构成,可用于构建复杂硬件系统。平台包含音频编解码器(AC97)和立体声功率放大器,能提供所有模拟功能。

1.1 洛伦兹系统的硬件架构

洛伦兹系统的 RTL 架构硬件实现,在 XUP Virtex - II Pro 开发板上的数字硬件架构如下:
- 输入 :全局时钟系统(Clk)和复位输入(reset)。
- 输出 :(s0, s1, s2),对应生成的洛伦兹混沌系统信号(x, y, z)。
- 架构模块 :由控制单元(Control_Unit)和洛伦兹生成器(Lorenz_Generator)两个子模块组成。
- 控制单元 :是一个摩尔有限状态机(Moore FSM),负责管理和调度混沌系统的不同操作和功能。
- 洛伦兹生成器 :使用 RK - 4 方法生成随机密钥,实现洛伦兹非线性方程组。

1.2 有限状态机

控制单元的 FSM 由 6 个状态(ST0 到 ST5)组成,由全局时钟系统驱动,无边缘条件。各状态描述如下:
| 状态 | 描述 |
| ---- | ---- |
| ST0 | 初始状态,输

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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