摘要：基于整数的有序拆分算法提出了一种设计二值自相关序列的新方法.通过将长度为n的-1/+1序列重新编码为正整数n的有序偶分拆,从而将二值自相关序列的求解问题归结为整数的有序拆分问题.从二值自相关序列的约束条件提取编码后的拆分序列组合信息,并通过PSD(功率谱密度)检测进一步压缩搜索空间,计算出符合要求的组合序列.

摘要：为了得到具有良好随机性和初值敏感性的二值序列,在高维混沌系统的基础上,利用三维混沌系统给出一种序列二值化的方法。同时,基于线性反馈移位寄存器(LFSR)和三维组合猫映射,设计了一种二值伪随机序列生成方法。理论分析和仿真结果表明,设计的二值序列生成方法不仅保留了混沌系统良好的初值敏感性,而且具有较好的随机性和安全性。

摘要：为了得到具有良好随机性的二值序列,在已有方法的基础上,介绍了一种改进的混沌二值序列产生方法,该方法以混沌动力学模型为基础,利用非线性的方法产生混沌二值序列,实验表明产生的二值序列具有较好的随机性和初值敏感性,同时通过非线性的比较过程提高了算法的安全性。作为应用,还给出了该二值序列在图像加密中的应用。实验表明,该方法具有较好的效率和安全性。

摘要：为了得到随机性和安全性更好的二值序列,结合高维混沌系统理论,给出了一种高维混沌序列的非规则二值化方法。在高维序列量化过程中,根据序列的维数和取值分布情况确定阈值,实现对高维混沌序列分布区域的非规则分割,将序列所在空间区域进行合理的划分,实现对序列取值的二值化处理;并以此为基础,采用选择机制和循环迭代结构,基于线性反馈移位寄存器(LFSR)和高维混沌系统设计一种将LFSR和高维猫映射相结合的二值伪随机序列生成方法。理论分析和实验结果表明,生成的二值序列保留了混沌系统的特性,具有良好的伪随机性和安全性。

摘要：将人类时空轨迹中隐含的信息进行可视化并转换为语义语言是公安工作的迫切需要。使用聚类算法将空间轨迹数据离散化,设计等间距抽样算法规整时间序列数据,从而将连续域上的时空轨迹数据表示为离散的二值序列,为使用离散傅里叶变换和循环自相关方法查找时空轨迹中隐含的周期性行为模式做好数据准备;并通过调整采样时间跨度以增强稀疏二值序列的周期性特征。实验表明可以有效提取时空轨迹中的周期性行为模式,而具有季节性和随机变化的行为模式也具有重要参考价值。案件的发生是由人的行为导致的,所以对人类时空轨迹的研究成果也可以应用于案件分析。