一种新的混沌RNG的实现方案及FPGA实现

RNG测试结果更接近于理想RNG。因此可以认为，就目前已知的测试随机数的随机性的测试结果表明，本文介绍的混沌RNG生成的随机数序列是比较好的。
　　
光谱测试可以直观地显示出随机数序列与其自身的相关情况。通过图5可以更直观地看到一个相关度低的RNG与一个伪RNG(用10位线性反馈移位寄存器来做例子)的对比。相关度为0的理想RNG应该均匀分布在整个二维空间内，线性反馈移位寄存器的测试结果(图b)就反映出了它的高相关度，而本文提出的混沌RNG方案的测试结果(图a)则显示了其不可预测性与无规则性分布。

2 硬件实现
　　
本文采用Xilinx公司的xuPV2P30开发板实现这个混沌KNG，这块开发板上自带两个独立的(不同相位)时钟源，二者都可以输出8k～100MHz的不同频率的时钟。选择慢速时钟信号频率范围为8k～1MHz，高速时钟信号频率为100MHz，输出精度为8bit。其逻辑使用资源情况如表2所示。

从表2可以看到，在硬件上以极低的逻辑资源使用(18个Slices约合1800+门)实现了本文提出的混沌RNG方案，对比参 考文献中的方案(3000+门)，该电路得到大大简化，而参考文献中的伪高斯噪声生成器占用了很大的硬件资源。该方案的最高输出速率受到了板载最高时钟频率的限制。如果本文的混沌RNG用IC方案实现，则可以进一步减小所需要的硬件资源并进一步提高输出速率。
　　
本文提出的方案通过了一系列高要求的随机性测试，其逻辑资源的占用远小于传统的混沌RNG方案，最高输出速率可达8Mbps。因而这种RNG方案可以用于对安全性和性能需求日益增长的加密系统中。

生成器采样输出信号进行模2加操作(异或)，再通过S／H产生最后的输出x(n)，x(n)被反馈到寄存器中进行下次操作。