PhD Student of Electronic and Quantum Means of Information Transmission Department
аспирант кафедры электронных и квантовых средств передачи информации (ЭКСПИ)
Professor of Electronic and Quantum Means of Information Transmission Department, Doctor of Technical Science
д.т.н., профессор кафедры ЭКСПИ
Associated Professor of Electronic and Quantum Means of Information Transmission Department, PhD in Technical Science
к.т.н., доцент кафедры ЭКСПИ
The article is aimed at analyzing the probability distributions of pseudorandom processes generated on the basis of the Lorentz system solution in fixed-point numbers. Numerical solution of the Lorenz system by the Euler method in single- and double-precision floating-point numbers with a limited number capacity can lead to a breakdown in signal generation. The use of fixed-point numbers contributes to the reduction of computational complexity in the digital implementation of such systems, which ultimately leads to the simplification of their practical implementation on modern chips of programmable logic. This allows to use resources in more efficient way, and increases productivity in the creation and maintenance of such digital systems. The study of approximation of Lorenz system signals using mixtures of Gaussian distributions is of great importance for predictive analytics and stability of the system. Elimination of signal generation failure also contributes to the formation of stable modes of generation of chaotic signals with required statistical characteristics.
Статья направлена на анализ вероятностных распределений псевдослучайных процессов, сформированных на основе решения системы Лоренца в числах с фиксированной запятой. Численное решение системы Лоренца методом Эйлера в числах с плавающей запятой одинарной и двойной точности при ограниченной разрядности чисел может приводить к срыву генерации сигналов. Использование чисел с фиксированной запятой способствует снижению вычислительной сложности при цифровой реализации подобных систем, что в конечном итоге приводит к упрощению их практической реализации на современных микросхемах программируемой логики. Это приводит к более эффективному использованию ресурсов, увеличению производительности подобных цифровых систем. Исследование аппроксимации распределений вероятностей процессов, формируемых на основе системы Лоренца с использованием смесей гауссовых распределений, имеет большое значение для прогностической аналитики и устойчивости работы системы. Исключение срыва генерации сигналов также способствует формированию устойчивых режимов формирования хаотических сигналов с требуемыми статистическими характеристиками.