fpga 伪随机二进制序列 作用
一种微弱光信号相关检测方法的硬件实现
一种微弱光信号相关检测方法的硬件实现李炳新;祖海娇【摘要】利用伪随机序列的良好随机性可以测量淹没在噪声和干扰中的微弱光信号,这是一种相关检测方法.在阐明测量原理的基础上,设计了采用该方法的测量系统,采用FPGA实现FFT算法从而完成测量所必需的信号相关处理.实验结果表明,完全由硬件实现的测量系统可以近于实时地完成微弱光信号的测量.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2010(029)012【总页数】4页(P30-33)【关键词】微弱光信号;伪随机序列;相关;FPGA【作者】李炳新;祖海娇【作者单位】燕山大学,信息学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,信息学院,河北,秦皇岛,066004【正文语种】中文【中图分类】TN247光纤通信技术是信息领域十分引人瞩目的课题，微弱信号检测是光通信领域中不可缺少的环节。
微弱光信号检测是利用光电信息技术、电子学、物理学、信息论、计算机等各种知识的综合技术,它是在认识噪声与光信号的物理特性和相关性的基础上,把被噪声淹没的有用信号提取出来的一种技术。
目前常用的微弱信号检测方法有频域信号的相干检测、时域信号的积累平均、离散信号的计数技术、并行检测方法等[1]。
伪随机序列是一种具有良好随机性的二进制序列，其许多特性都与白噪声接近，且能够由确定的方法产生，伪随机序列在许多领域都得到了应用[2,3]。
利用伪随机序列的良好随机性可以测量淹没在噪声和干扰中的微弱光信号。
测量系统的输入光信号用伪随机序列调制，调制的光信号注入测量系统，输出光信号经过光电探测器后与调制所用伪随机序列进行相关运算。
其相关函数的峰值正比于输入信号强度，且有很高的信噪比，因此可以检测到混在噪声与干扰中的微弱光信号,提高测量的准确性和精度。
1 测量系统组成微弱光信号检测的硬件电路主要由三部分组成:信号的产生与调制、信号的接收、信号的相关处理。
伪随机序列相关检测原理如图1所示。
由FPGA产生伪随机序列p(t)，用它调制光源，调制的光信号经过测量系统后到达接收端，光电转换后得到的光输出信号为x(t)，若测量过程仅影响输入光信号的强度，则x(t)=ap(t)+n(t),其中a为输出信号幅度，n(t)为噪声和干扰。
伪随机序列
1.伪随机码在扩频系统中，起扩频的作用。
主要是因为这类码序列具有类似于随机信号的特性，即具有近似白噪声的性能。
2.选用随机信号传输信息的理由：在信息传输中各种信号之间的差异性越大越好，这样任意两个信号不容易混淆，即相互间不容易发生干扰，不会发生误判。
3.理想的传输信息的信号形式应是类似于白噪声的随机信号，因为取任何时间上的不同的两端噪声来比较都不会完全相似，若能用它们代表两种信号，其差别性就最大。
4.为实现选址通信，信号之间必须是正交或准正交的（互相关性为零或很少）。
5.伪码不但是一种能预先确定的、有周期性的二进制序列，而且又具有接近于二进制数随机序列的自相关特性。
一、伪随机序列的特性1.相关性概念：()τ自相关：很容易的判断接收到的信号与本地产生的相同信号复制品之间的波形与相位是否完全一致。
相位完全对准时有输出，没有对准时输出为零。
互相关：在码分多址中尤为重要，在码分多址中，不同的用户应选用互相关性小的信号作为地址吗，如果两个信号是完全随机的，在任意延迟时间都不相同，则互相关性为0则称为正交，如果有一定的相似性，则互相关性不为0.两个信号的互相关性越少越好，则他们越容易被区分，且相关之间的相关性⎧⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎩干扰也小。
2.码序列的自相关性：序列的自相关函数用于衡量一个序列与它的j 次移位序列之间的相关程度。
常用自相关系数来表示相关性，自相关系数为相关函数的均一化。
二进制序列自相关系数为：();A D =a i i j A D j Pρ+-=式中为a 与a 对应码元相同的个数；为不同的个数。
P A+D. 3.码序列的互相关性：序列的互相关函数用于衡量两个不同序列之间的相关程度。
常用互相关系数来表示相关性，互相关系数为相关函数的均一化。
二进制序列互相关系数为：();ab A D j A ab D Pρ-=为对应元素相同的数目为不同的数目。
m ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩序列：码分多址系统需要具有良好的自相关性的二进制序列作为码。
混沌伪随机序列发生器的 FPGA设计与实现
混沌伪随机序列发生器的 FPGA设计与实现孙克辉;叶正伟;贺少波【摘要】基于简化Lorenz系统，提出混沌伪随机序列发生器的一种设计方法。
根据IEEE-754浮点运算标准，按照模块化设计理念，设计混沌方程所需的浮点运算模块，并在FPGA（ Field Programmable Gate Array）上实现了简化Lorenz 混沌系统。
设计混沌伪随机序列量化算法，对生成的混沌伪随机序列进行复杂度分析。
分析结果表明，量化算法显著提高了序列复杂度。
使用NIST标准进行伪随机序列性能测试，测试结果表明，序列具有良好的随机特性，可直接用于实际加密应用。
为连续混沌系统FPGA实现和混沌伪随机序列在信息安全中的应用奠定了基础。
%A design method of chaotic pseudo-random sequence generator is proposed based on simplified Lorenz system in this paper.Ac-cording to IEEE-754 floating-point operation standard and the idea of module design,we design the modules of floating point operation for sol-ving chaotic equations,and implement the simplified Lorenz chaotic system on FPGA.Moreover,a quantification algorithm of chaos pseudo-random sequence is designed,and the complexity analysis is performed on the generated chaos pseudo-random sequences,analysing results show that the quantification algorithm remarkably improves the complexity of the sequences.Then the NIST standard is employed in perform-ance test of pseudo-random sequences,test results show that the sequence has good pseudo-random character and can be directly used to prac-tical encryption applications.It lays the foundation for the implementation of continuouschaotic system FPGA and the application of chaos pseudo-random sequence in information security.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)012【总页数】6页(P7-11,20)【关键词】混沌;简化Lorenz系统;FPGA;伪随机序列【作者】孙克辉;叶正伟;贺少波【作者单位】中南大学物理与电子学院湖南长沙 410012;中南大学物理与电子学院湖南长沙 410012;中南大学物理与电子学院湖南长沙 410012【正文语种】中文【中图分类】TP309.70 引言混沌是确定性的非线性动态系统中出现的一种貌似随机的运动。
伪随机二进制序列
伪随机二进制序列伪随机二进制序列（PRBS）是一种在通信领域广泛应用的序列性质，并被用于数据传输、信号处理、密码学等方面。
它以一种看似无规律的方式产生二进制序列，但实际上具有一定的统计特性和周期性。
本文将为您介绍伪随机二进制序列的定义、生成方法、应用领域以及研究前景。
首先，让我们了解一下伪随机二进制序列的定义。
伪随机二进制序列是由计算机或电子器件生成的一串二进制数字。
虽然它们看起来像是随机的，但经过统计分析后，我们可以发现它们具有一定的规律和周期性。
这是因为这些序列是通过特定的算法生成的，而不是真正的随机数。
那么，如何生成这种伪随机二进制序列呢？在通信领域中，最常用的生成方法是使用线性反馈移位寄存器（LFSR）。
LFSR是一种能够产生伪随机序列的电子电路，它通过位移寄存器和异或门的组合来实现。
通过适当选择寄存器的位数和反馈多项式，我们可以生成具有不同周期和特性的伪随机二进制序列。
除了LFSR，还有其他一些生成伪随机二进制序列的方法，如非线性动力系统、混沌系统等。
这些方法利用了复杂且不可预测的数学模型来生成序列，具有更高的随机性和安全性。
伪随机二进制序列在通信和密码学等领域有着广泛的应用。
在数据传输中，它们被用于编码和调制，以提高信号传输的可靠性和效率。
在信号处理中，它们可以用于频谱分析、噪声测试、通道估计等方面。
在密码学中，伪随机二进制序列被用作密钥生成和加密算法中的扰动源，用于保护数据的安全性。
此外，伪随机二进制序列还有着广阔的研究前景。
随着通信和信息技术的快速发展，人们对于高效、安全的数据传输和处理需求不断增加。
因此，如何生成更长周期、更高随机性的伪随机二进制序列成为了当前研究的热点之一。
同时，研究者还探索了将混沌系统、量子随机性等引入到伪随机序列的生成中，以提升其性能和应用范围。
总而言之，伪随机二进制序列是一种在通信和密码学领域中重要的序列性质。
它们通过特定的算法生成，具有一定的统计特性和周期性。
扩频通信中伪随机序列编解码器的FPGA实现
摘 要： 提出一种基于FPGAFPGA技术的伪随机序列伪随机序列编解码器的设计方案，用以模拟扩频通信扩频通信的过程，可用于现今高校的扩频通信技术教学工作。 关键词： 扩频通信 伪随机序列 FPGA
1 扩频通信技术及理论基础 扩频通信技术一般是将待传送的信息数据被伪随机编码（扩频序列：Spread Sequence）调制，实现频谱扩展后再传输；接收端则采用相同的编码进行解调及相关处理，恢复原始信息数据。 一种典型的扩频系统的物理模型。
图中在计数器j达到30的时候，对应的sum值为12（小于50），于是outdata进行判断输出，输出信号为0（低电平）。这样就完成了计数累加判断的过程。4 系统性能 在加入差错控制编码后，传输20 000个字节未发现误码。
图中,ci（i＝0，1，···，n）表示反馈线的连接状态，ci＝1表示连接线通，第n-i级输出加入反馈中；ci＝0表示连接线断开，第n-i级输出为参加反馈。因此，一般形式的线性反馈逻辑表达式为：
将等式左边的an移至右边，并将an＝C0an（C0＝1）代入上式，则上式可以改写为：
Hale Waihona Puke 整个系统分为6大模块，分别实现不同的功能。其中包括两个行为模块：信号产生即顶层测试模块（Signal）、模拟信道加噪模块（add_noise）；4个可综合模块：汉明码编码和解码模块（ham_code、ham_decode）、m序列编码和解码模块（m_code、m_decode）。 首先要解决帧同步的问题，即如何在对真正信号进行m序列解码之前判断已经达到完全的同步。在发送实际信号之前，发送一个8位的同步头数据1111110，在接收端开始时每进入一个信号就进行一次乘法加法运算，选取一个比较大的阈值，只有在开始接收到一个超过阈值的信号之后才认定达到了完全的同步；在此之后进行同步解码，等收到第一个0信号之后，进入数据接收状态，这样就解决了如何同步的问题。在进入数据接收状态后，每收到480个（实际发送400个，经汉明码编码后变为480个）信号就进行下一次寻找同步的状态，也就是重新发送一个8位的同步头信号，重复上面的过程，再次达到同步，继续接收下480个信号。这样即使产生频率错位也只会在480个信号的后几个信号产生错误，不会保持很多的错码，是个很好的方案。3.1 时钟信号 此处把M序列时钟信号连接到FPGA管脚上，clk_1及其31倍频clk_31,其中clk_31时钟频率为20MHz()。为验证此时钟信号，选用RIGOL DS1102CD数字存储示波器。DS1102CD数字存储示波器是可选装16通道逻辑分析仪的混合信号示波器，可以将16路数字信号和2路模拟信号同时显示到屏幕上，它具备400 MSa/s实时采样率、25 GSa/s等效采样率和1M的存储深度，且体积小巧、触发灵敏度可调，很适合日常实验使用。
伪随机序列的设计及其密码学应用
伪随机序列的设计及其密码学应用伪随机序列的设计及其密码学应用什么是伪随机序列？伪随机序列是指在表面上具有随机性质，但实际上是通过某种算法生成的序列。
它们被广泛应用于密码学领域，用于生成密钥、令牌验证等。
密码学应用1. 加密通信伪随机序列在加密通信中起到重要作用，通过使用伪随机序列作为密钥，可以保证通信数据的机密性。
只有拥有正确的伪随机序列才能解密通信内容，从而保护通信的安全性。
2. 数据完整性验证伪随机序列可以用于生成消息认证码（MAC），用于验证数据的完整性。
发送方使用伪随机序列计算MAC，并将其与原始数据一起发送。
接收方使用相同的伪随机序列计算MAC，并将结果与接收到的MAC进行比较。
如果二者一致，则说明数据没有被修改过。
3. 数字签名伪随机序列在数字签名中扮演重要角色。
发送方使用私钥对数据进行签名，并生成数字签名。
接收方使用相同的伪随机序列对签名进行验证，来确认该签名是由发送方生成的。
4. 令牌验证在身份验证中，伪随机序列可以用于生成一次性密码（OTP）令牌。
这些令牌根据伪随机序列算法生成，在每次使用后会自动过期，提供了高度的安全性。
5. 随机数生成伪随机序列也可以用来生成随机数。
在密码学中，伪随机数生成器（PRNG）使用特定的算法和种子值生成一系列的伪随机数。
这些伪随机数可以用于密码学中的各种场景，如生成随机密钥、随机初始向量等。
总结伪随机序列在密码学中应用广泛，通过使用特定算法和种子值生成具有伪随机特性的序列，可以保证数据的机密性、完整性以及身份验证的安全性。
在实际应用中，需要选择合适的伪随机序列算法，并保证密钥的安全性，以提供更高的密码学安全性。
1. 加密通信在加密通信中，伪随机序列可以用作对称加密算法中的密钥。
对称加密算法使用同一个密钥进行加密和解密，因此密钥的安全性非常重要。
通过使用伪随机序列生成密钥，可以增加密钥的随机性和复杂性，提高加密算法的安全性。
2. 数据完整性验证在数据传输过程中，可能会面临数据篡改的风险，例如中间人攻击。
基于 FPGA 的误码检测器的设计
基于 FPGA 的误码检测器的设计作者：周庆芳来源：《求知导刊》2016年第07期摘要：随着人们生活水平的提高和生产力的发展，计算机现代技术的发展也越来越快。
VHDL语言的出现和ASIC的应用进入了一个新的阶段，现代通信技术也随之发展起来。
本文基于误码检测原理和M序列产生的原理，通过VHDL硬件描述语言，实现了一种简单的逐位比较型误码检测器的设计以及各功能模块的仿真。
关键词：误码检测器；FPGA；M序列中图分类号：TN912.16 文献标识码：C 收稿日期：2015-12-15一、伪随机序列及误码检测器原理伪随机码（或称伪随机序列）是模仿随机序列的随机特性而产生的一种码字，也称为伪噪声码或伪噪声序列。
伪随机序列在数字通信中分为许多种，而在通信工程中，因为它常采用二进制伪随机序列，所以在序列中有“0”和“1”两种状态。
在通信过程中，各种原因都有可能造成误码形式的出现，比如机器故障、传播问题、信道干扰等因素都可能造成系统性能恶化甚至造成通信中断。
判决电路对数字通信接收系统是不可缺少的，有以下几种原因可能造成判决错误：①电平的偏移；②抽样时刻偏移；③叠加噪声。
误码检测器，又称之为误码仪。
由多种形式可以组成一个误码仪，而它的工作过程可以分为以下几个方面：①以相同相位的本地码作为比较标准，生成与发送码组相同的码型；②将本地与接收的两组码组逐个进行比较，然后输出误码脉冲信号；③对误码脉冲信号进行统计，并给出相应的误码率。
二、误码检测器设计误码检测器也就是逐位比较型误码检测器，其基本原理是将发送端和接收端的两组类型相同的序列进行分析，经过同步处理之后，把逐个码元进行比较，假如出现误码，则两列码序列中本来相同的码元就会变得不同；通过这些差异，在位同步时钟的控制下通过异或门逐个码元进行比较，然后把结果通过计数器发送到可以显示的电路中进行显示。
在时钟的控制下，伪随机序列是可以进行移位的，若原来的和接收到的伪码序列不同步，则不可以实现两种序列的正确比较；所以首先要从接收序列中抽取出位同步信号。
基于FPGA的伪随机序列发生器设计方案
基于FPGA的伪随机序列发生器设计方案1基本概念与应用1)1FSR：线性反馈移位寄存器(1inear feedbackshiftregister,1FSR)是指给定前一状态的输出，将该输出的线性的薮再用作输入的移位寄存器。
异或运算是最常见的单比特线性函数：对寄存器的某些位进行异或操作后作为输入，再对寄存器中的各比特进行整体移位。
1FSR产生的两种形式为伽罗瓦(Ga1ois)和斐波那契(FibonaCCi)两种形式。
也有成为外部(Ex隹rna1)执行方式和内部(Interna1)执行方式。
(1)伽罗瓦方式(Interna1)X0X4X17! ! TepCount ,-Θ□□EF-Γ>4300000000Θ{3B0-*~*DaiaFtowW>)∙ι.x4.χ“(Ga1oisImp1ementation)Ga1ois方式特征数据的方向从左至右，反馈线路是从右至左。
其中XCo项(本原多项式里面的T'这一项)作为起始项。
按照本原多项式的指示确定异或门(XOR)在移位寄存器电路上的位置。
如上图所示XM。
因此Ga1ois方式也有人称作线内或模类型(M-型)1FSRo(2)斐波那契方式(Externa1)TapCountB*0;E3t3-⅛QEHIH30GHZHHDGIFSHpcivncrTMrig(M)-X14.X,>♦X n»1(Fibonacciimp1ementation)从图中我们可以看到Fibonacci方式的数学流向和反馈形式是恰好跟Ga1ois方式相反的，按照本原多项式，其中XCO这一项作为最后一项，这里需要一个XOR∏,将本原多项式中所给的taps来设定它的异或方式。
因此Fibonacci方式也被叫做线外或者简型(S-型)1FSR。
2)本原多项式本原多项式是近世代数中的一个概念，是唯一分解整环上满足所有系数的最大公因数为1的多项式。
本原多项式不等于零，与本原多项式相伴的多项式仍为本原多项式。
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fpga 伪随机二进制序列作用
FPGA（现场可编程逻辑门阵列）是一种可重构的硬件平台，可以
实现定制的数字逻辑电路功能。
FPGA在许多领域都有广泛应用，其中
之一是生成伪随机二进制序列（Pseudo Random Binary Sequence，PRBS）。
伪随机二进制序列是一种特殊的数字序列，具有类似于随机序列
的特征，但实际上是根据特定算法生成的。
在现实世界中，我们经常
需要使用具有随机性质的序列，比如在通信系统中进行数据调制和解调、信号分析和测试等。
FPGA生成伪随机二进制序列的过程基于特定的算法和初始种子值。
常见的算法有线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register，LFSR）和伪随机数发生器（Pseudo Random Number Generator，PRNG）。
下面，我们将探讨伪随机二进制序列在不同领域
的应用。
首先，在通信系统中，伪随机二进制序列被广泛应用于数据调制
和解调。
调制是将数字信号转换为模拟信号的过程，解调则是将模拟
信号转换为数字信号的过程。
在数字调制中，我们需要将原始数据通
过一系列的变换映射到不同的频率或相位上，以便在传输过程中提供
更好的抗干扰性能。
伪随机二进制序列可以用作调制器和解调器之间
的同步信号，确保数据在传输过程中正确地被解调。
其次，信号分析也是伪随机二进制序列的重要应用领域之一。
信
号分析是指对特定信号进行检测、测量和解释的过程，以从中获得关
键信息。
在通信和雷达领域，我们经常需要对信号进行频谱分析，以
检测其中的频率成分和特征。
伪随机二进制序列可以用作信号激励源，通过将其与待分析信号混合，可以提取出待分析信号的频谱特征。
最后，在测试和验证领域，伪随机二进制序列发挥着至关重要的
作用。
在芯片设计和电路板测试中，我们经常需要对电路进行功能测
试和故障诊断。
伪随机二进制序列可以用作测试源，通过将其输入待
测试电路，我们可以观察电路的输出响应，并判断电路是否正常工作。
综上所述，伪随机二进制序列在通信、信号分析和测试等领域都
有着重要的作用。
它们通过提供随机性质的序列，帮助我们实现各种
应用需求。
在FPGA中生成伪随机二进制序列的过程中，我们需要仔细
选择算法和种子值，以保证生成的序列具有足够的随机性和性能。
同时，我们还需要根据具体应用需求对序列进行处理和分析，以提取所
需的信息。
因此，深入理解伪随机二进制序列的生成和应用原理，对
于FPGA的开发和应用具有重要的指导意义。