[发明专利]基于细胞神经网络的伪随机数生成方法

摘要

本发明公开了一种基于细胞神经网络的伪随机数生成方法，主要解决现有技术中伪随机数的生成效率低和统计性能不够好的问题，其实现方案是：1)用六维细胞神经网络生成随机序列P，用逻辑映射生成随机序列X，以增强随机序列的随机性；2)将生成的随机序列P、X分别存入两个不同矩阵中，并对其数据做整数化处理，以提取其小数部位的随机性；3)用处理后的两个不同矩阵得到一个新矩阵，每次用新矩阵中的数据生成64bits的伪随机数。本发明提高了伪随机数的生成效率，且生成的伪随机数满足国际随机数检测标准NIST SP800‑22的要求，可用于保密通信。

主权项

1.一种基于细胞神经网络的伪随机数生成方法，其特征在于，采用混沌映射方法进行，该混沌映射包括六维细胞神经网络和逻辑斯蒂映射，其实现步骤包括如下：(1)用六维细胞神经网络生成随机序列P，并将序列P中的数据按照从左到右、从上到下的顺序依次存入大小为6×6的第一矩阵p[i][j]，其中i和j的取值范围均为[0,5]；所述的用六维细胞神经网络生成随机序列P，按如下步骤进行：(1a)给定六维细胞神经网络的六个初始值，对其迭代得到新的六个初始值；(1b)用新的六个初始值迭代六维细胞神经网络，每次迭代生成六个数据，将迭代多次生成的数据设为随机序列P，其中，每次迭代前对上次迭代得到的六个数据作如下处理：将第一个数据更新为其与第二个数据的小数部位求和的平均值，将第二个数据更新为其与第三个数据的小数部位求和的平均值，将第三个数据更新为其与第四个数据的小数部位求和的平均值，将第四个数据更新为其与第五个数据的小数部位求和的平均值，将第五个数据更新为其与第六个数据的小数部位求和的平均值，将第六个数据更新为其与第一个数据的小数部位求和的平均值；(2)用逻辑斯蒂映射生成随机序列X，并将序列X中的数据按照从上到下、从左到右的顺序依次存入大小为6×6的第二矩阵x[i][j]；(3)对第一矩阵p[i][j]和第二矩阵x[i][j]中的数据进行整数化处理；(4)用处理后的第一矩阵p[i][j]和第二矩阵x[i][j]生成大小为6×6的二维数组r[i][j]；(5)用二维数组r[i][j]生成64bits的伪随机数；(6)重复步骤(1)到(5)，每次循环生成64bits的伪随机数，直到生成所需大小的伪随机数。