导读:本文包含了随机数发生器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:随机数,发生器,混沌,布尔,物理,噪声,可编程。
随机数发生器论文文献综述写法
王芳,李铭[1]（2019）在《高速保密通信的激光物理随机数发生器构建》一文中研究指出为了提高高速保密通信系统激光物理随机数发生器构建能力,提出基于小波分析和随机测距码提取的高速保密通信系统激光物理随机数发生器构建方法。首先采用扩频编码检测方法对激光物理随机信号进行滤波检测,并进行特征分解和信号频率对准,然后采用随机数线性编码方法对信号进行重组,提取载频特征量,并对载频特征量进行自动匹配,从而实现激光物理随机数发生器构建,最后仿真结果表明,构建的激光物理随机数发生器特征分辨能力好,特征配准能力强,提高了激光物理通信的质量。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年12期）
李桢,汪鹏君,程旭,李刚,张会红[2]（2019）在《一种基于比较器共模模式的真随机数发生器设计方案》一文中研究指出通过对比较器共模工作模式和热噪声模型的研究,本文提出了一种可自适应匹配的真随机数发生器(TRNG)设计方案.该方案利用CMOS开关将热噪声反相器环形连接,实现输出电压收敛并保持在亚稳态电位.亚稳态下反相器输出节点热噪声与共模模式下比较器热噪声相迭加,由灵敏放大器转化为逻辑1或逻辑0,再经采样生成随机序列.反馈单元根据输出序列的偏向性对灵敏放大器进行自适应调节实现校准功能.所设计的电路采用SMIC 55nm CMOS工艺实现,仿真结果表明TRNG在5个工艺角下(tt,ss,ff,sf,fs)均能正常工作,最大输出速率可达1GHz,能耗为0.426pJ/bit.输出的随机序列通过NIST-SP 800-22测试.(本文来源于《复旦学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
陶红,谭晓青,李晓纯[3]（2019）在《基于相位涨落的量子随机数发生器理论模型》一文中研究指出密码算法的安全性基于密钥的安全性,密钥本质上是随机数.伪随机数基于算法的复杂度,理论上无法保证其真随机性,量子力学的不确定性为真随机数发生器提供了一个完美的熵源.基于YANG等提出的利用量子相位涨落获取实时量子随机数方案,设计了一个加入两个延时线圈的量子随机数光干涉理论模型,并对该理论模型进行随机性分析,所得理论模型具有随机正态分布特征.(本文来源于《深圳大学学报(理工版)》期刊2019年05期）
叶菁[4]（2019）在《基于Random的伪随机数发生器应用探讨》一文中研究指出论文介绍了伪随机数和.Netframework中的Random类,结合廉洁从业知识竞赛答题抽奖程序和工会APP注册用户抽奖程序讲解了伪随机发生器在试题抽取和幸运奖项抽取中的开发思路和实现方法。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年07期）
余恒炜,孙晓娟,王星辰,蒋科,吴忧[5]（2019）在《量子随机数高斯噪声信号发生器》一文中研究指出现有的高斯噪声信号发生器都是采用数学计算的方式生成随机数的,这种方式不能实现真正的随机信号,与实际噪声信号不符。本文提出基于量子随机数的高斯噪声信号发生器,通过单光子探测器对选择路径的光子信号的探测作为随机数的来源,实现基于真随机的高斯噪声信号发生器。将得到的随机数经过WGN高斯算法处理得到高斯噪声信号,在FPGA中使用verilog语言实现。对产生的噪声信号进行幅度谱和功率谱分析,结果表明产生的噪声信号幅度值在0～255之间变化,幅度谱服从高斯分布,噪声信号的功率谱在20dB上下均匀波动,服从均匀分布,满足高斯白噪声的特性。与现有的噪声信号发生器相比,基于量子随机数的实现方式,其随机数来源清晰,能够做到真正的随机性,为实现真随机数的高斯噪声信号发生器提供了一种简易的方案。(本文来源于《光学精密工程》期刊2019年07期）
杨芮[6]（2019）在《基于布尔网络低功耗物理随机数发生器的研究》一文中研究指出随着信息技术的飞速发展,大数据和云计算时代已经到来,信息安全问题日益突出,加密技术发挥着至关重要的作用。对一个加密系统而言,信息系统的安全性很大程度上取决于随机数的质量,高性能的物理随机数发生器是信息安全的基石。物理随机数的产生方法通常包括四种:电子热噪声放大、振荡器采样、混沌电路、亚稳态采样。电子噪声放大,由于噪声幅值较小,需要运放器进行放大,而放大器有限的带宽及失调会降低随机性;振荡器采样,为了降低输出序列之间的相关性,慢时钟的振荡频率远远低于快时钟,从而限制了随机数的产生速率,有些虽然满足了速率的要求,但是功耗较大;对于亚稳态采样,由于电路中亚稳态持续的时间比较短,且对温度和电压的变化比较敏感,随机数的生成速率比较慢;相比其他方法,基于混沌电路的随机数发生器可实现芯片化设计,通常混沌信号由模拟电路实现,不仅电路结构复杂,而且存在稳定性问题。基于此,本文设计并实现了一款全数字电路产生布尔混沌的物理随机数发生器,并完成随机数测试标准的检测。随机数发生器由熵源、采样电路及后处理电路叁部分组成。熵源部分是由1个反相器及12个2输入数字逻辑门构建的自治型布尔网络,并从熵值计算、时域及频域分析等方面研究熵源输出信号的动力学行为,最大李雅普诺夫指数的计算结果确定了其混沌特性。由于熵源较强的鲁棒性,产生的序列随机性较强,因此,在经过D触发器采样后,后处理只进行了简单的异或,在不影响原始序列随机性的情况下进一步消除了序列之间的统计偏差。本设计在Altera Cyclone IV EP4CE10F17C8N FPGA上实现。并使用NIST SP-22、Diehard、AIS 31等测试包进行随机性检测,结果表明,本设计能够通过以上测试。单个随机数发生器模块输出速率最高为100Mbps,由于本设计所用到的逻辑资源不到整个FPGA资源总量的0.1%,因此,可在其内部构建数万个本文提出的物理熵源,此时随机数的实时产生速率高达Tbit/s。因本文设计的物理随机数发生器具有高速、低功耗的特点,可广泛应用于高速片上加密系统中。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
侯二林[7]（2019）在《高速物理随机数发生器芯片设计与仿真》一文中研究指出随着通信技术的发展,信息时代的到来,人们越来越认识到信息安全的重要作用。同时随机数发生器作为信息安全传输过程中的重要环节也越来越受到人们的普遍关注。随机数发生器能够产生的不可预知、不可重复的随机数序列对信息加密起到至关重要的作用。基于香农信息理论,为了保证通讯的绝对安全,高速率、不可预测且随机性良好的随机数发生器具有重大的研究价值。目前普遍的随机数设计方案大致可分为两大类:伪随机数发生器和物理随机数发生器。伪随机数发生器设计方案主要由初始种子和确定性算法构成,初始种子经确定性算法多次迭代后变得不可预知。确定性算法越复杂,所产生的伪随机数序列质量越好。但由于其本质的确定性和其产生序列的固定周期性,使其在保密通信领域应用受到限制。物理随机数发生器设计方案则是利用自然界中天然噪声,如热噪声、抖动噪声等彻底消除伪随机数发生器周期性问题,这对于对随机数质量有特定要求的应用领域具有重要意义。且由于物理噪声源天生的不可预测性,使其发展前景极其广阔。常见物理随机数发生器设计方案有热噪声放大法、振荡采样法、混沌电路、亚稳态和量子效应等,各方案均有其优缺点。噪声放大法产生随机数方案结构简单、易实现,但因其需要将微弱噪声放大,需要较大功放,因此在集成化方面功耗较高;振荡采样法方案在实际设计中,实际振荡器时序抖动往往不足,仅通过对熵源的采样很难得到分布性能良好的随机数序列,往往需要另加措施增大振荡器时序抖动或采取后处理措施改善其分布特性。亚稳态设计方案中,产生的随机数序列对电源噪声、温度漂移和工艺的依赖性较大,微小的差异即可对亚稳态电路产生较大影响,因此一般需要复杂的反馈调节电路来对随机数发生器电路进行纠正,这将引入更加复杂的影响。本文采用基于逻辑门布尔混沌采样法设计了一款高性能物理随机数发生器,利用实际逻辑器件的非理想特性,产生了带宽约800 MHz的布尔混沌,利用Cadence软件进行原理图与芯片版图的设计,并对其进行仿真与随机数质量测试,结果表明该设计能够产生随机性能良好的随机数。本文围绕布尔混沌随机数发生器芯片进行了一下研究与设计:1、以简单逻辑门电路为节点构成布尔混沌电路,在FPGA中测试其电路特性,理论分析其熵源的动态特性和其产生随机数质量。2、选择产生随机数质量良好的随机数电路方案,在Cadence软件中完成相对应电路图与版图设计,并对其进行仿真分析,采集所产生随机数序列进行随机数质量测试。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-05-01）
黄浩逸[8]（2019）在《自治布尔混沌物理随机数发生器安全性分析》一文中研究指出随机数因其在现代科学中的广泛应用而引起大家的普遍关注,例如在数据安全领域,科学计算领域,雷达探测领域,通信领域等都有大量应用。同时由于物理随机数具有优于伪随机数的天然优势,因此,物理随机数很快成为随机数研究的热点。在信息安全日趋重要的今天,随机数发生器的研究更是成为随机数研究的焦点。在随机数发生器的研究中,关于其安全性的研究又是所有研究的重中之重。随机数按照其产生的原理可以分为伪随机数和物理随机数两大类,因此伴随而来的随机数发生器就有物理随机数发生器和伪随机数发生器之分。伪随机数通常是人们通过某些确定的算法来产生的,因此一般需要给出初始数据然后依据迭代算法程序来产生随机数。但是由于伪随机数产生原理的天然属性,使得其具有周期性将导致安全隐患,因此其应用受到限制。物理随机数产生的基本原理为利用自然界存在的物理随机过程或者物理随机现象然后经过数据提取处理而得来的随机数,因此其具有天然随机的优势。针对不同类型的随机数发生器,人们所采用的安全性分析方法也不尽相同。针对伪随机数发生器的安全性分析,国际上提出几个安全定义,当伪随机数发生器在这些方面的分析中达到一定的标准则说明其具有一定的安全性,达到的标准越高,则安全性越好。针对物理随机数发生器的安全性分析,更多的是对物理随机数发生器进行攻击。针对不同的物理随机源,人们采用不同的攻击方法进行攻击以研究其安全性。对基于噪声和抖动的物理随机熵源而言,人们采用温度和电源攻击进行安全性分析;而对于基于振荡器的物理随机熵源而言,则往往采用电磁攻击的方法;对于基于混沌的物理随机数熵源而言,威胁其安全性的最大攻击方法则为混沌同步攻击方法。本文针对基于布尔混沌的物理随机数发生器进行同步攻击以对其进行安全性分析。为了研究同步攻击,本文对基于布尔混沌的随机熵源进行科学建模,并通过仿真的手段对其进行同步攻击的安全分析。研究结果表明,基于布尔混沌的物理随机熵源具有良好的抗同步攻击的安全性,因而基于布尔混沌的物理随机数发生器具有良好的安全性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-05-01）
彭浩然,张哲玮,刘焱锋[9]（2019）在《基于环境声音的真随机数发生器设计与应用》一文中研究指出随着科学技术的发展,近距离无线通信在电子门禁、电子车锁等安全系统上得到了广泛应用。然而,确保系统安全性的手段大多采取伪随机数加密的方式,容易被各种分析器捕获、破译。本研究针对近距离无线通信的安全问题设计制作了基于环境声音的真随机数生成器,对生成的真随机数进行质量测试,与伪随机数进行对比测试,验证了其可靠性,并将其运用在汽车防盗等近距离无线通信设备的安全加密上。(本文来源于《中国信息技术教育》期刊2019年07期）
罗词伟[10]（2019）在《基于集成硅光子器件的物理随机数发生器研究》一文中研究指出随机数在科学研究及工程应用中占据着至关重要的地位。目前,随机数已被广泛应用于蒙特卡洛仿真、无线通信、博彩业、人工神经网络、雷达测距等多个领域。其中,真随机数(通常称为物理随机数)由于是利用自然界物理熵源的随机特性产生,具有较高的安全性能。因此,对物理随机数的研究一直是个日久弥新的课题。然而现有的基于振荡器抖动、热噪声采样等常规物理熵源生成的物理随机数的速率,通常会受到熵源本身带宽的限制(通常在Mbits量级)而无法满足现代通信技术的发展需要。近些年来,激光混沌由于具有高带宽、高混乱度等特性,已经成为构建安全、可靠、高速物理随机数发生器的理想熵源,获得了各国相关领域学者的高度关注。不过,目前的大多数利用激光混沌产生物理随机数的方案都是基于III-V族的材料器件(如InGaAsP),这种装置一般体积大,器件复杂,缺乏实用性。因此对光混沌物理随机数发生器的小型化研究成为近年研究的重要命题。基于此,本文提出了一种全新的利用硅基光子微腔谐振器作为混沌产生熵源获取物理随机比特序列的方案,并在实验上验证了该方案的可行性,实现了 Gbits速率的随机序列产生。主要工作内容有:1.理论研究了一种基于硅基光子器件产生光混沌并提取物理随机比特(Physical Random Bit,PRB)序列的方案。通过调节合适的外部激励参数,诱使硅基光子微腔产生高强度的局部光场,机械振荡和显着的双光子吸收效应,从而获得初始混沌输出。利用并行组合光路法对混沌信号进行后续处理并经过光电探测器转换为电信号,之后通过8位ADC转化为二进制比特序列,经由自延迟异或(XOR)和保留最低有效位(LSB)操作最终获得通过NISTSP800-22,Diehard随机性测试软件的PRB序列码。本文对由硅基光子器件产生的光混沌特性进行了理论研究同时对后续处理部分进行了定量分析。结果表明,初始混沌无法直接作为熵源产生PRB序列,需要选取合适的后续处理方法增加信号幅度的分布随机性和均匀性。我们从多个随机性参量角度定量分析了通过后续处理产生PRB的可行性,并最终实现了 200Mbits速率的高质量PRB序列产生。2.实验研究了 一种基于硅基光子器件产生Gbits速率的PRB序列发生器系统。我们在实验中真实获得了硅基光子微腔混沌输出,并对这种新型光混沌进行线下后续处理,实现了等效速率达Gbits量级的PRB序列产生。本文着重讨论了并行组合法和离散差分法两种后续处理方法在光混沌中提取PRB序列码上的差别。实验结果表明,并行组合光路法需要至少8路熵源信号的线性组合并选取4位最低有效位(Least significant bit,LSB)才可产生随机性合格的PRB序列码。离散差分法则需要进行5阶以上的高阶差分处理并保留5-LSB才能获得通过NIST标准套件全部测试项的PRB序列。(本文来源于《西南大学》期刊2019-03-20）
随机数发生器论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过对比较器共模工作模式和热噪声模型的研究,本文提出了一种可自适应匹配的真随机数发生器(TRNG)设计方案.该方案利用CMOS开关将热噪声反相器环形连接,实现输出电压收敛并保持在亚稳态电位.亚稳态下反相器输出节点热噪声与共模模式下比较器热噪声相迭加,由灵敏放大器转化为逻辑1或逻辑0,再经采样生成随机序列.反馈单元根据输出序列的偏向性对灵敏放大器进行自适应调节实现校准功能.所设计的电路采用SMIC 55nm CMOS工艺实现,仿真结果表明TRNG在5个工艺角下(tt,ss,ff,sf,fs)均能正常工作,最大输出速率可达1GHz,能耗为0.426pJ/bit.输出的随机序列通过NIST-SP 800-22测试.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机数发生器论文参考文献
[1].王芳,李铭.高速保密通信的激光物理随机数发生器构建[J].激光杂志.2019
[2].李桢,汪鹏君,程旭,李刚,张会红.一种基于比较器共模模式的真随机数发生器设计方案[J].复旦学报(自然科学版).2019
[3].陶红,谭晓青,李晓纯.基于相位涨落的量子随机数发生器理论模型[J].深圳大学学报(理工版).2019
[4].叶菁.基于Random的伪随机数发生器应用探讨[J].信息系统工程.2019
[5].余恒炜,孙晓娟,王星辰,蒋科,吴忧.量子随机数高斯噪声信号发生器[J].光学精密工程.2019
[6].杨芮.基于布尔网络低功耗物理随机数发生器的研究[D].太原理工大学.2019
[7].侯二林.高速物理随机数发生器芯片设计与仿真[D].太原理工大学.2019
[8].黄浩逸.自治布尔混沌物理随机数发生器安全性分析[D].太原理工大学.2019
[9].彭浩然,张哲玮,刘焱锋.基于环境声音的真随机数发生器设计与应用[J].中国信息技术教育.2019
[10].罗词伟.基于集成硅光子器件的物理随机数发生器研究[D].西南大学.2019