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    兩類最優(yōu)跳頻序列集的線性復(fù)雜度

    2012-08-10 01:52:20高軍濤胡予濮李雪蓮向上榮
    通信學(xué)報(bào) 2012年2期
    關(guān)鍵詞:跳頻復(fù)雜度線性

    高軍濤,胡予濮,李雪蓮,向上榮

    (1. 西安電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710071;2. 中國科學(xué)院 軟件研究所 信息安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100190;3. 西安電子科技大學(xué) 應(yīng)用數(shù)學(xué)系,陜西 西安 710071;4. 西安電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,陜西 西安 710071)

    1 引言

    跳頻(FH)序列在擴(kuò)頻通信和碼分多址(CDMA)通信系統(tǒng)中都有廣泛的應(yīng)用。跳頻碼分多址系統(tǒng)(FH-CDMA)被廣泛地應(yīng)用于藍(lán)牙、雷達(dá)系統(tǒng)等方面。在這些系統(tǒng)中,信號(hào)接收者面臨的主要問題就是信號(hào)之間的相互干擾。針對這種情況,人們一般采用具有低Hamming相關(guān)的跳頻序列集來降低干擾,提高系統(tǒng)的性能。除此之外,在實(shí)際應(yīng)用中,特別是在軍用系統(tǒng)中,人們不希望自己傳送的信息被懷有敵意的人獲得或者蓄意干擾。為了抵抗干擾和增加保密性,跳頻序列除了應(yīng)該具有低的Hamming相關(guān)以外,還應(yīng)該具有較大的線性復(fù)雜度[1]。線性復(fù)雜度是衡量序列安全性的一個(gè)重要指標(biāo)。如果一個(gè)序列的線性復(fù)雜度很低,即使它有大的周期,也很容易受到Berlekamp-Massey算法的攻擊,因而序列的使用者就沒有秘密可言。另一方面,為了降低通信收發(fā)雙方的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度,跳頻序列的實(shí)現(xiàn)應(yīng)該盡量簡單。因此設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)簡單,低Hamming相關(guān)且高線性復(fù)雜度的跳頻序列集就具有重要的意義。

    當(dāng)前有許多種類的最優(yōu)跳頻序列集[2~11],這些跳頻序列集有的是用代數(shù)方法設(shè)計(jì)的[2~6],有的則是用組合數(shù)學(xué)方法設(shè)計(jì)的[7~11]。所有這些集合中序列間的Hamming相關(guān)滿足Lempel-Greenberger界[12]或 Peng-Fan界[13]。在這些序列集中有些序列的線性復(fù)雜度很小[2~4],有些序列的線性復(fù)雜度仍然沒有結(jié)論[7~11],使得這些跳頻序列不能應(yīng)用于保密通信中[14]。雖然當(dāng)前存在具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集[5,6],但這些序列集是通過廣義 Bent函數(shù)或者多項(xiàng)式環(huán)構(gòu)造的,實(shí)現(xiàn)相對比較困難。因此如何將低線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集變換為具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)序列集,同時(shí)保證序列實(shí)現(xiàn)簡單,就成為一個(gè)亟待解決的問題。

    為了提高跳頻序列的線性復(fù)雜度,Ding和Yin[2]指出人們可以使用有限域中的冪置換[15]將一個(gè)具有低線性復(fù)雜度的跳頻序列集變換為一個(gè)具有較高線性復(fù)雜度的跳頻序列集。在文獻(xiàn)[16]中,Wang研究了三類最優(yōu)跳頻序列集在冪置換下的線性復(fù)雜度,指出這三類序列集中序列的線性復(fù)雜度在冪置換下可以大幅增加。Wang同時(shí)指出:“除了冪置換以外,其他類型的置換多項(xiàng)式也有可能增加序列的線性復(fù)雜度,但計(jì)算這些序列線性復(fù)雜度的精確值并不容易”。

    本文利用有限域中另一類置換多項(xiàng)式δ(x)來提高序列的線性復(fù)雜度,通過理論證明給出了置換以后得到的序列線性復(fù)雜度的精確值。結(jié)果表明,這類置換多項(xiàng)式可以使變換后序列的 Hamming相關(guān)保持最優(yōu),而且還大幅度地增加了序列的線性復(fù)雜度。因此證明了Wang提出的命題,即其他類型的置換多項(xiàng)式也可以提高序列的線性復(fù)雜度,得到序列線性復(fù)雜度的精確值。本文得到的新型跳頻序列集的工程實(shí)現(xiàn)是比較簡單的,同時(shí)具有高的線性復(fù)雜度。與現(xiàn)有的具有大線性復(fù)雜度的跳頻序列集[5,6,16]相比,本文的序列具有如下的優(yōu)點(diǎn):①相比于文獻(xiàn)[5,6]中最優(yōu)跳頻序列集,我們這類序列集的實(shí)現(xiàn)更為簡單。②與文獻(xiàn)[16]中冪置換后的最優(yōu)跳頻序列集相比,本文給出的新型最優(yōu)跳頻序列集的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度與冪置換后序列的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度相當(dāng),而線性復(fù)雜度比大部分冪置換給出的序列的線性復(fù)雜度要更高,比少數(shù)冪置換給出的序列線性復(fù)雜度低。詳細(xì)的對比情況參見本文第4節(jié)。

    2 基礎(chǔ)知識(shí)

    2.1 最優(yōu)跳頻序列

    設(shè) l是一個(gè)正整數(shù),一個(gè)有限集合 F定義為F={f0, f1,…, fl-1}。令長度為 n 的序列 X=x0x1… xn-1,其中xi∈F。長度為n的所有跳頻序列組成的集合記為 S={X| X=x0x1…xn-1,其中 xi∈F}。?X, Y∈S,它們之間的Hamming相關(guān)定義如下:

    其中,如果xi=yi+t,則h[xi, yi+t]=1;否則h[xi, yi+t]=0。由式(1)集合S中的Hamming相關(guān)可以定義如下[1]:

    一個(gè)跳頻序列的Hamming相關(guān)如果滿足式(5),稱其滿足Lempel-Greenberger界。

    引理1[12]對于F上的每一個(gè)長度為n的跳頻序列X,其Hamming相關(guān)滿足

    其中,ε是n模l的最小非負(fù)剩余,即ε≡n mod l。

    滿足Lempel-Greenberger界的單個(gè)序列稱為最優(yōu)跳頻序列。

    為了判斷一個(gè)跳頻序列集是否達(dá)到最優(yōu),還需要用到引理2。

    引理2[13]設(shè)S是包含N個(gè)長度為n的跳頻序列組成的集合,跳頻序列中分量取自集合F。定義,則

    并且

    一個(gè)跳頻序列集的Hamming相關(guān)值如果滿足式(6)或者式(7),則稱這類序列集滿足Peng-Fan界。滿足Peng-Fan界的跳頻序列集稱為最優(yōu)跳頻序列集。

    2.2 序列的線性復(fù)雜度

    設(shè)GF(q)表示含有元素個(gè)數(shù)為q的有限域,GF(q)*表示GF(q)中所有的非零元,這里q=pr,p是一個(gè)素?cái)?shù),r≥1是一個(gè)正整數(shù)。對于一個(gè)元素取自GF(q)上的序列s=s0s1…,其線性復(fù)雜度可以定義為產(chǎn)生該序列最短的線性反饋移位寄存器(LFSR)的長度。設(shè)序列s由一個(gè)LFSR生成,并滿足遞歸關(guān)系式:sn+l=cl-1sn+l-1+cl-2sn+l-2+…+ c0sn,n≥0。多項(xiàng)式c(x)=clxl+ cl-1xl-1+…+ c1x+c0稱為序列s的特征多項(xiàng)式。顯然滿足上述遞歸關(guān)系的特征多項(xiàng)式有很多,其中具有最低次數(shù)L的特征多項(xiàng)式稱為序列s的最小多項(xiàng)式。序列s的線性復(fù)雜度還可以定義為其最小多項(xiàng)式的次數(shù),記為LS(s)=L。

    線性復(fù)雜度是衡量序列安全性的一個(gè)重要指標(biāo)。如果一個(gè)序列具有較低的線性復(fù)雜度,那么序列可以由較短的LFSR來生成,攻擊者利用Berlekamp-Massey算法可以很容易得到生成該序列最短的LFSR長度和它的反饋邏輯,因此,高線性復(fù)雜度是序列安全的一個(gè)必要條件。從工程角度來說,線性復(fù)雜度可以認(rèn)為是利用LFSR生成序列的困難程度。

    3 主要結(jié)果

    對于一個(gè)最優(yōu)跳頻序列或者最優(yōu)跳頻序列集來說,線性復(fù)雜度是一個(gè)重要的指標(biāo)。當(dāng)前存在具有較高線性復(fù)雜度的跳頻序列集[5,6],但這些跳頻序列是通過廣義bent函數(shù)或者多項(xiàng)式環(huán)設(shè)計(jì)的,在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)并不簡單。在文獻(xiàn)[16]中,Wang利用有限域GF(q)上的冪置換:x→xσ,這里x∈GF(q),gcd(σ, q-1)=1,提高幾類序列的線性復(fù)雜度。Wang同時(shí)指出“或許”可以利用其他類型的置換多項(xiàng)式來提高序列的線性復(fù)雜度,但計(jì)算線性復(fù)雜度并不像冪置換那么容易。本文利用下面的置換研究兩類最優(yōu)跳頻序列的線性復(fù)雜度。

    引理3[15]當(dāng)q為奇數(shù)時(shí),多項(xiàng)式x(q+1)/2+bx∈GF(q)[x]是GF(q)上的一個(gè)置換多項(xiàng)式當(dāng)且僅當(dāng)b=(c2+1)(c2-1)-1,這里c∈GF(q),c≠0,c2≠1。

    上述引理中的置換多項(xiàng)式和冪置換顯然是不同的。因此給出的具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集是一類新的跳頻序列集。

    3.1 第一類跳頻序列集

    設(shè)p是個(gè)奇素?cái)?shù),q=pr,r是一個(gè)正整數(shù),m≥3是一個(gè)奇數(shù)。假設(shè)α是GF(qm)*的生成元,n= (qm-1)/2,d是一個(gè)整數(shù)滿足gcd(d, qm-1)=1。令β=α2d,?a∈GF(qm),定義一個(gè)序列sa如下:

    其中,Tr(x)=x+xq+…+xqm-1是GF(qm)→GF(q)上的跡函數(shù)。文獻(xiàn)[3]已經(jīng)證明:sa是一個(gè)((qm-1)/2,(qm-1-1)/2; q)最優(yōu)跳頻序列。{sa, sa’}是一個(gè)(( qm-1)/2,2, (qm-1-1)/2; q) 最優(yōu)跳頻序列集,這里a是GF(qm)*中某個(gè)元素的平方,而a’不能表示為GF(qm)*中某個(gè)元素的平方。文獻(xiàn)[16]證明了這些序列的線性復(fù)雜度等于m。相比于序列的周期( qm-1)/2來說,該序列的線性復(fù)雜度非常低,下面證明可以利用置換多項(xiàng)式來得到具有大線性復(fù)雜度的跳頻序列集。

    引理4[17]

    引理5[18]設(shè)f(x) ∈GF(q)[x],f(x)在其分裂域上的全部根記為α1,α2,…,αn。序列a=a0a1…以f(x)為特征多項(xiàng)式當(dāng)且僅當(dāng)存在一組元素λ1,λ2,…,λn,使得

    序列a的線性復(fù)雜度等于上式中不等于0的那些λi的個(gè)數(shù)。

    該引理表明一個(gè)序列中的元素可以由序列特征多項(xiàng)式的根來表示,并且序列的線性復(fù)雜度也可以由序列根表示的數(shù)目確定。

    引理6[19]設(shè)f(x) ∈GF(q)[x],f(x)在其分裂域上無重根。則f(x)可以表示為f(x)= f1(x) f2(x)…fk(x),k>0,fi(x),i=1,2,…k,是GF(q)上不同的不可約多項(xiàng)式。設(shè)序列s是以f(x)為極小多項(xiàng)式生成的序列,則序列s可以表示為s=s(1)+s(2)+…+s(k),其中s(i)是以fi(x)為極小多項(xiàng)式生成的序列。

    定理1 設(shè)序列sa由式(8)給出,b=(c2+1)(c2-1)-1,這里c∈GF(q),c≠0,c2≠1。設(shè)δ(x)= x(q+1)/2+bx,定義

    0≤t≤(qm-1)/2-1則

    1) (δ(sa), δ(sa’))組成一個(gè)((qm-1)/2, 2, (qm-1-1)/2;q) 最優(yōu)跳頻序列集。

    2) δ(sa)的線性復(fù)雜度為

    證明

    定理1中的1)是顯然成立的。因?yàn)棣?x):GF(q)→GF(q)是GF(q)上的置換多項(xiàng)式,所以序列δ(sa)是序列sa的置換序列。根據(jù)式(1)中Hamming相關(guān)的定義,δ(sa)滿足引理1中的最優(yōu)界。下面證明定理1中的2)部分。

    因?yàn)閝=pr,(q+1)/2可以表示為

    所以

    根據(jù)引理4,

    所以

    根據(jù)引理5,需要給出式(9)中β的系數(shù)模qm-1有多少是互不相同的。對于不同的λi,j,λ′i,j考慮式(10):

    因?yàn)棣薸,j≤ηi,λ'i,j≤ηi并且當(dāng)q>3時(shí)有:

    由式(10)可知,

    對于上式把等號(hào)兩邊模q得到:

    顯然,式(12)等號(hào)兩邊的值都是小于q的,所以mod q可以省去。得到λ0,0=λ′0,0, λ1,0=λ′1,0, …,λr-1,0=λ′r-1,0。同理,對式(11)兩端同時(shí)模qk, k=2,3, …, m-1, 可以得到 ?i, j, λi,j=λ′i,j,這與λi,j≠λ′i,j矛盾。因此證明了式(9)中β的次數(shù)是互不相同的。

    下面證明序列bTr(aβt)中的β的次數(shù)與式(9)中β的次數(shù)是互不相同的。因?yàn)?/p>

    所以,Tr(aβt)中β的次數(shù)形式為qkt。假設(shè)存在λi,j使下式成立:

    顯然上式左邊和qk都是小于qm-1的,所以mod(qm-1)可以省略。因?yàn)樗械?≤λi,j≤ηi,要使得上式成立,必須有λ0k=1且其余的λi,j=0,這就意味著 η0=1,ηi=0, i=1, 2,…, r-1,即(q+1)/2=1。這與p是奇素?cái)?shù),q是p的冪次矛盾。因此Tr(aβt)(q+1)/2與bTr(aβt)中β的次數(shù)都互不相同。

    為了計(jì)算δ(sa)的線性復(fù)雜度,根據(jù)引理5必須給出δ(sa)的表示中系數(shù)不為0的β的個(gè)數(shù)。因?yàn)?/p>

    根據(jù)組合數(shù)公式[17],共有:

    個(gè)方式將ηi表示為滿足條件的λi,j的和。

    因此,Tr(aβt)(q+1)/2中共含有以下數(shù)目的項(xiàng):

    又因?yàn)閎Tr(aβt)中β的冪次與Tr(aβt)(q+1)/2中的完全不同,由引理6序列δ(sa)的線性復(fù)雜度為

    從式(13)可以看出,線性復(fù)雜度的提高依賴于(q+1)/2的分解。因?yàn)閝=pr,所以

    因此可以確定

    當(dāng)p、r、m 3個(gè)參數(shù)固定時(shí),δ(sa)的線性復(fù)雜度是固定的,即

    顯然,相比于原來的線性復(fù)雜度,置換以后的序列線性復(fù)雜度有明顯的提高。證畢。

    3.2 第二類跳頻序列集

    設(shè)p是一個(gè)素?cái)?shù),q=pr,r是一個(gè)正整數(shù)。設(shè)m和d是2個(gè)正整數(shù),滿足d | qm-1,并且gcd((qm-1)/(q-1), d)=1。假設(shè)α是GF(qm)*的生成元,β=αμd,μ是一個(gè)正整數(shù)滿足gcd(qm-1, μ)=1,設(shè)n= (qm-1)/d,對于每一個(gè)0≤i≤d-1,可以定義下面的序列:

    文獻(xiàn)[2]已經(jīng)證明了由序列

    組成的序列族S={si|0≤i≤d-1}是一個(gè)((qm-1)/d, d,( qm-1-1)/d; q)最優(yōu)跳頻序列集。

    由參數(shù)β,α,d,μ的定義可以看出,式(14)中的序列是式(8)中序列的一種廣義描述。第二類跳頻序列集中要求gcd(qm-1, μ)=1,d | qm-1;而第一類跳頻序列集中g(shù)cd(qm-1, d)=1,2 | qm-1;第一類序列可以看作是第二類序列中d=2時(shí)的一個(gè)特例,因此第二類跳頻序列集可以看作是第一類跳頻序列集的推廣。文獻(xiàn)[16]證明這些序列的線性復(fù)雜度等于m。相比于序列的周期來說,該線性復(fù)雜度顯然是非常低的。利用的置換多項(xiàng)式δ(x)和第一類序列集同樣的方法,可以改進(jìn)第二類序列集的線性復(fù)雜度,所以有定理2。

    定理2 設(shè)序列si由式(14)給出,b=(c2+1)(c2-1)-1,這里c∈GF(q),c≠0,c2≠1。設(shè)δ(x)=x(q+1)/2+bx,定義

    2) δ(sa)的線性復(fù)雜度為

    定理2的證明與定理1類似,略去。

    可以看出,利用置換多項(xiàng)式δ(x)可以將低線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集轉(zhuǎn)化為高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集。例如:當(dāng)p=7,q=73,m=5,在原序列集中線性復(fù)雜度僅為5,而經(jīng)過δ(x)=x(q+1)/2+bx置換以后得到的新跳頻序列集的線性復(fù)雜度等于85 755,顯然大幅度增加了序列的線性復(fù)雜度。

    4 比較和實(shí)現(xiàn)

    本節(jié)主要將本文給出的最優(yōu)跳頻序列集與現(xiàn)有的具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集[5,6,16]從線性復(fù)雜度和工程實(shí)現(xiàn)2個(gè)角度進(jìn)行對比,說明本文給出的跳頻序列集具有的優(yōu)勢。

    由式(8)和式(14)可以看出,置換前的兩類跳頻序列集都可以通過跡函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。眾所周知,當(dāng)跡函數(shù)中只包含一個(gè)元素的冪次時(shí),其工程實(shí)現(xiàn)是非常簡單的。但由于這兩類跳頻序列集的線性復(fù)雜度太低,因此只能限制在保密要求很低的環(huán)境中使用。本文置換以后的跳頻序列集,是在原序列集上增加了一個(gè)(q+1)/2乘冪次運(yùn)算(即增加的乘法次數(shù)約為log ((q+1)/2)次),而后與原序列輸出相加。這種改變僅僅增加了一個(gè)簡單的乘法電路和一次加法運(yùn)算,其中加法運(yùn)算由于運(yùn)算量非常小是可以忽略不計(jì)的,可見置換以后跳頻序列的工程實(shí)現(xiàn)仍然是非常簡單的,以增加非常少量的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度來獲得較高的線性復(fù)雜度是非常值得的。

    文獻(xiàn)[5]利用廣義bent序列和廣義bent函數(shù)構(gòu)造了兩類具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集。其中第一類最優(yōu)跳頻序列集的線性復(fù)雜度并不是太高(當(dāng)周期為p的冪次時(shí),線性復(fù)雜度僅為p),第二類最優(yōu)跳頻序列集的線性復(fù)雜度相比于第一類較高。然而因?yàn)檫@兩類序列集都是基于廣義 bent函數(shù)或者廣義bent序列構(gòu)造的,所以實(shí)現(xiàn)是比較復(fù)雜的[20]。

    文獻(xiàn)[6]的目的也是構(gòu)造具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集,這種構(gòu)造主要是基于代數(shù)中的多項(xiàng)式環(huán)理論,相比于文獻(xiàn)[2,3]中利用有限域構(gòu)造的最優(yōu)跳頻序列集來說,這種基于環(huán)構(gòu)造的最優(yōu)跳頻序列本身更加的復(fù)雜,并且實(shí)現(xiàn)也不簡單,但這種構(gòu)造可以獲得較高的線性復(fù)雜度,在保密性要求較高的環(huán)境中可以使用該類跳頻序列集。

    文獻(xiàn)[16]是利用冪置換將具有低線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集置換為具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集,其工程實(shí)現(xiàn)也相對簡單,僅僅是在原序列上增加一個(gè)σ (滿足 gcd(σ, q-1)=1) 的冪次運(yùn)算,增加的乘法次數(shù)約為log σ次。而本文給出的新型最優(yōu)跳頻序列的實(shí)現(xiàn)大約需要增加 log ((q+1)/2)次乘法和一次加法運(yùn)算。因此本文序列的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度與文獻(xiàn)[16]中序列的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度大致相當(dāng)。在線性復(fù)雜度方面,由文獻(xiàn)[16]中的結(jié)論,置換后序列線性復(fù)雜度的值取決于σ 的 p元表示,而且當(dāng)σ=pr-pj-1時(shí),序列的線性復(fù)雜度取到最大。本文利用置換多項(xiàng)式δ(x)得到置換后跳頻序列線性復(fù)雜度的值依賴于(q+1)/2的p元表示,因此有限域給定時(shí),置換后序列的線性復(fù)雜度就是給定的。由本文定理1、定理2和文獻(xiàn)[16]中定理5、推論6、定理9、推論 10中的結(jié)論可以看出:本文給出的新型最優(yōu)跳頻序列的線性復(fù)雜度要小于冪置換σ =pr-pj-1時(shí)序列的線性復(fù)雜度,但要大于大多數(shù)使用其他冪置換得到的最優(yōu)跳頻序列的線性復(fù)雜度。

    綜上所述,利用δ(x)可以將兩類低線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集變換為具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集,與現(xiàn)有的具有高線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集相比,增加了非常少的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度,獲得了較高的線性復(fù)雜度。

    5 結(jié)束語

    本文主要證明了Wang給出的命題[16],即除冪置換以外,其他類型的置換多項(xiàng)式也可以給出具有大線性復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)相對簡單的最優(yōu)跳頻序列集,并且可以給出置換后序列線性復(fù)雜度的精確值。由定理1和定理2的結(jié)論可以看出,利用置換多項(xiàng)式δ(x)= x(q+1)/2+bx可以將低線性復(fù)雜度的最優(yōu)跳頻序列集轉(zhuǎn)化為具有高線性復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)簡單的最優(yōu)跳頻序列集。通過計(jì)算序列表示中α不同冪次的數(shù)目,給出了這些序列線性復(fù)雜度的精確值。本文利用的置換δ(x)與文獻(xiàn)[16]中使用的冪置換顯然是不同的,因此得到的是新型的最優(yōu)跳頻序列集。

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