1.一种基于混沌的伪随机信号发生方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用混沌系统产生混沌时间序列，混沌时间序列为浮点值模拟信号；

S2、对混沌时间序列进行量化处理生成伪随机信号，伪随机信号为实值符号序列的数字信号；

步骤S1中，利用Lorenz流混沌系统产生混沌时间序列；

步骤S1中，应用Runge-Kutta方法求解，生成浮点值模拟信号；

步骤S2中，应用HEBQ算法对混沌时间序列进行量化处理；

Lorenz流混沌系统应用Runge-Kutta方法产生混沌时间序列的具体过程如下：采用Lorenz流混沌系统产生混沌时间序列：

其中，x、y、z是混沌序列的相分量，α、b、r是混沌序列的参量，取α＝16,b＝4,r＝45.92，最终取x相分量生成混沌时间序列；

连续混沌系统进行混沌时间序列生成时，应用Runge-Kutta方法，令初值问题表述如下：y'＝f(t,y),y(t0)＝y0；

其中，t是时间变量；

对于该问题的求解由如下方程给出：

其中，h是计算的时间间隔，各ki是估算的斜率：k1＝f(tn,yn)

k4＝f(tn+h,yn+hk3)

k1是时间段开始时的斜率；k2是时间段中点的斜率，通过欧拉法采用斜率k1来决定y在点 的值；k3也是中点的斜率，采用斜率k2决定y值；k4是时间段终点的斜率，其y值用k3决定；当四个斜率取平均时，中点的斜率有更大的权值，从而得到斜率平均值：假设伪随机信号值域大小为q，混沌系统产生的混沌时间序列为X，X＝{x'[0],x'[1],···,x'[L-1]}，L是混沌时间序列的长度；

应用HEBQ算法对混沌时间序列进行量化处理生成伪随机信号具体过程如下：求取混沌时间序列X＝{x1,…,xi,…,xL}的最大值Max_X与最小值Min_X，取划分区间数p＝m×q，q为值域大小，要求p远大于q，一般取m≥100；

记录划分区间数p时的区间X'＝{x′1,x′2,…x′p+1}，同时统计序列X在p段中每段出现的频数；

从区间1到区间p对频数进行累加得到f_Num，当出现 时，L是混沌时间序列的长度，记录X′i，并将其赋给量化区间Y＝{y1,…,yi,…,yp+1}中对应的位置j中(即yj＝x′i)，然后j＝j+1，其中y1＝Min_X,yq+1＝Max_X，直到做完到所有区间的累加，便得到了量化区间Y＝{y1,…,yi,…,yp+1}；

根据量化区间Y，对混沌时间序列X＝{x1,…,xk,…,xL}进行量化，即当yi≤Xk≤yi+1，取i存入F＝{f1,…,fk,…,fL}中对应的fk，所得到的F即为伪随机信号。

2.一种基于混沌的伪随机信号发生器，其特征在于，包括混沌系统、量化系统，所述混沌系统与所述量化系统连接；

所述混沌系统用于产生混沌时间序列，混沌时间序列为浮点值模拟信号；

所述量化系统用于对混沌时间序列进行量化处理生成伪随机信号，伪随机信号为实值符号序列的数字信号；

所述混沌系统为Lorenz流混沌系统；

所述混沌系统应用Runge-Kutta方法求解，生成浮点值模拟信号；

所述量化系统应用HEBQ算法对混沌时间序列进行量化处理；

Lorenz流混沌系统应用Runge-Kutta方法产生混沌时间序列的具体过程如下：采用Lorenz流混沌系统产生混沌时间序列：

其中，x、y、z是混沌序列的相分量，α、b、r是混沌序列的参量，取α＝16,b＝4,r＝45.92，最终取x相分量生成混沌时间序列；

连续混沌系统进行混沌时间序列生成时，应用Runge-Kutta方法，令初值问题表述如下：y'＝f(t,y),y(t0)＝y0；

其中，t是时间变量；

对于该问题的求解由如下方程给出：

其中，h是计算的时间间隔，各ki是估算的斜率：k1＝f(tn,yn)

k4＝f(tn+h,yn+hk3)

k1是时间段开始时的斜率；k2是时间段中点的斜率，通过欧拉法采用斜率k1来决定y在点 的值；k3也是中点的斜率，采用斜率k2决定y值；k4是时间段终点的斜率，其y值用k3决定；当四个斜率取平均时，中点的斜率有更大的权值，从而得到斜率平均值：假设伪随机信号值域大小为q，混沌系统产生的混沌时间序列为X，X＝{x'[0],x'[1],···,x'[L-1]}，L是混沌时间序列的长度；

应用HEBQ算法对混沌时间序列进行量化处理生成伪随机信号具体过程如下：求取混沌时间序列X＝{x1,…,xi,…,xL}的最大值Max_X与最小值Min_X，取划分区间数p＝m×q，q为值域大小，要求p远大于q，一般取m≥100；

记录划分区间数p时的区间X'＝{x′1,x′2,…x′p+1}，同时统计序列X在p段中每段出现的频数；

从区间1到区间p对频数进行累加得到f_Num，当出现 时，L是混沌时间序列的长度，记录X′i，并将其赋给量化区间Y＝{y1,…,yi,…,yp+1}中对应的位置j中(即yj＝x′i)，然后j＝j+1，其中y1＝Min_X,yq+1＝Max_X，直到做完到所有区间的累加，便得到了量化区间Y＝{y1,…,yi,…,yp+1}；

根据量化区间Y，对混沌时间序列X＝{x1,…,xk,…,xL}进行量化，即当yi≤Xk≤yi+1，取i存入F＝{f1,…,fk,…,fL}中对应的fk，所得到的F即为伪随机信号。