34、基于光混沌的超快速物理随机比特生成器在安全通信中的应用

基于光混沌的超快速物理随机比特生成器在安全通信中的应用

1. 光混沌与安全通信概述

在安全通信领域,随机数生成器扮演着至关重要的角色。目前主要有两种类型的随机数生成器:真随机数生成器(TRNGs)和伪随机数生成器(PRNGs)。

1.1 随机数生成器类型

  • 真随机数生成器(TRNGs) :从随机物理现象或噪声源产生随机比特,但由于从物理过程中提取比特的机制存在限制,其数字生成速率效率有限。
  • 伪随机数生成器(PRNGs) :由相对较短的密钥(种子)启动,使用计算确定性算法将输出扩展为长随机比特序列。然而,随着云计算安全和超快速量子密钥分发等新兴技术的出现,当“熵池”不足时,即使加密强度很高,恶意黑客也可能猜对种子。

1.2 光混沌技术的优势

最近,基于半导体激光器(SLs)光反馈发射的宽带混沌信号的技术,在生成随机数方面展现出显著优势。这种基于光混沌的技术结合了量子涨落和宏观层面的混沌动力学,能够提供真正的随机数。由于信号幅度大,混沌涨落容易被检测到,它们源于受到光反馈的半导体激光器的非线性动力系统增强的真正随机光子量子涨落。

2. 模拟信号生成

要使混沌波形成为超快速随机数生成过程的潜在种子,它应具备以下特性:
- 电子域带宽至少为几 GHz。
- 高光功率。
- 均匀的光谱分布。
- 无残留周期性。

半导体光混沌发生器发射光的统计特性由半导体激光器的内在特性(如弛豫频率)和外腔特性(如光反馈强度、外腔往返

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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