一种量化物理熵源随机性的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及物理熵源熵值量化领域，提供了一种量化物理熵源的随机性的方法和装置，方法包括如下步骤：S1、采集物理熵源的时间序列数据{xt,t=1,…,N}，N表示时间序列数据的长度；S2、确定嵌入维数d的值和嵌入延迟时间τ的值，嵌入延迟时间τ为向量中时序值之间的时间间隔，其值为信号采样周期的整数倍；S3、从时序数据中选取N‑(d‑1)τ个向量TS，采集每个向量TS中所有元素的大小排列顺序，统计出处于各种大小排列顺序的向量个数，并计算出各个排列顺序的概率；S4、计算出该时间序列数据的排序熵。本发明专利技术通过采集光场时序强度信号，利用排序熵量化熵源的随机性及复杂度，易于实现，分析及运算速度更快，并且系统的鲁棒性更高。

A Method and Device for Quantifying the Randomicity of Physical Entropy Sources

The invention relates to the field of quantifying the entropy value of the physical entropy source, and provides a method and device for quantifying the randomness of the physical entropy source. The method comprises the following steps: S1, collecting the time series data of the physical entropy source {xt, t=1,... N}, N denotes the length of time series data; S2, determines the value of embedding dimension D and the value of embedding delay time_, embedding delay time_is the time interval between time series values in vectors, whose value is an integral multiple of the sampling period of signals; S3, chooses N_(d_1) _vectors TS from time series data, collects the size order of all elements in each vector TS, and counts them in all kinds of vectors. The number of vectors in the order of size and ranking, and the probability of each order are calculated; S4, the ranking entropy of the time series data is calculated. By collecting the time series intensity signal of the optical field and quantifying the randomness and complexity of the entropy source by using the ranking entropy, the method is easy to realize, the analysis and operation speed is faster, and the robustness of the system is higher.

【技术实现步骤摘要】
一种量化物理熵源随机性的方法和装置
本专利技术属于物理熵源熵值量化领域，具体涉及一种利用排序熵量化混沌激光及散粒噪声随机性的装置及方法。
技术介绍
在真实的物理系统中总是存在微观噪声，因此系统被随机扰动。如果系统的确定性部分是强混沌的，由噪声引起的初始不确定性将被迅速动态放大，从而使得宏观可观测量在长时间后不可预测。具有外腔反馈的半导体激光器(EDF-SL)就是能输出高维混沌信号的无限维动力学系统。在纳秒的时间尺度上，这种混沌激光系统迅速放大了固有噪声的随机扰动，使得系统输出的强度随机振荡。基于这种随机性使得混沌激光在多领域存在巨大的开发潜力。诸如ECF-SL系统产生的光学混沌已经在100km以上商用城域网中成功实现了Gbit/s单向混沌保密通信、高精度测距雷达、光时域反射仪、分布式光纤传感以及超快物理随机数发生器等。在以上应用中将混沌激光作为一种物理熵源，因此系统中的无序程度或不确定性可以通过熵的度量来量化。在量化混沌的随机性方面已经使用了多种技术，如Lyapunov指数，奇异吸引子的奇异性，KS熵以及排序熵。值得注意的是将光反馈混沌系统应用于随机数发生器时一般采用香农熵通估算熵的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种量化物理熵源的随机性的方法，其特征在于，所述物理熵源为混沌激光或散粒噪声，包括如下步骤：S1、采集物理熵源的时间序列数据{xt,t＝1,…,N}，N表示时间序列数据的长度；S2、确定嵌入维数d的值和嵌入延迟时间τ的值，嵌入延迟时间τ为向量中时序值之间的时间间隔，其值为信号采样周期的整数倍；S3、从时序数据{xt,t＝1,…,N}中选取N‑(d‑1)τ个向量TS，向量TS→(xs,xs+τ,xs+2τ,…,xs+(d‑1)τ),其中S＝1,2，…，N‑(d‑1)τ，采集每个向量TS中所有元素的大小排列顺序π，统计出处于各种大小排列顺序πi的向量个数n(πi)，并计算出各个排列顺序的概率

【技术特征摘要】
1.一种量化物理熵源的随机性的方法，其特征在于，所述物理熵源为混沌激光或散粒噪声，包括如下步骤：S1、采集物理熵源的时间序列数据{xt,t＝1,…,N}，N表示时间序列数据的长度；S2、确定嵌入维数d的值和嵌入延迟时间τ的值，嵌入延迟时间τ为向量中时序值之间的时间间隔，其值为信号采样周期的整数倍；S3、从时序数据{xt,t＝1,…,N}中选取N-(d-1)τ个向量TS，向量TS→(xs,xs+τ,xs+2τ,…,xs+(d-1)τ),其中S＝1,2，…，N-(d-1)τ，采集每个向量TS中所有元素的大小排列顺序π，统计出处于各种大小排列顺序πi的向量个数n(πi)，并计算出各个排列顺序的概率S4、计算出该时间序列数据{xt,t＝1,…,N}的排序熵Hd，计算公式为：S5、改变嵌入延迟时间τ的值，重复步骤S2～S4，得到时间序列数据的排序熵随嵌入延迟时间的变化率，并对其排序熵进行归一化，根据归一化后的排序熵随嵌入延迟时间的变化率来量化物理熵源的随机性。2.根据权利要求1所述的一种量化物理熵源的随机性的方法，其特征在于，所述嵌入维数d的取值范围为3≤d≤7。3.一种量化物理熵源的随机性的装置，其特征在于，包括混沌激光产生装置、散粒噪声产生装置、信号处理装置和数据处理模块，所述混沌激光产生装置包括分布式反馈半导体激光器(1)、光环行器(5)、偏振控制器(4)、光纤耦合器(6)、可调衰减器(7)、光电探测器(8)，所述分布式反馈半导体激光器(1)射出的激光经偏振控制器(4)后进入光环行器(5)的第一端口，从光环行器(5)的第二端口输出的激光经光纤耦合器(6)后分为两束光，一束光输出到探测器(8)，另一束光经可调衰减器(7)后返回进入光环行器(5)的第三端口，经光环行器(5)的第一端口输出后经偏振控制器(4)返回分布式反馈半导体激光器(1)；散粒噪声产生装置包括激光源(9)、半波片(13)...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭龑强，刘彤，郭晓敏，李璞，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：山西,14