| 目录 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| §1．1 混沌理论的发展与现状 | 第6-8页 |
| 1．1．1 混沌研究的历史 | 第6-7页 |
| 1．1．2 混沌的定义和特性 | 第7-8页 |
| 1．1．3 混沌保密通信的发展 | 第8页 |
| §1．2 视频通信的发展与现状 | 第8-9页 |
| §1．3 网络安全简介 | 第9-10页 |
| §1．4 本文的研究工作和论文安排 | 第10-12页 |
| 1．4．1 本文的研究工作 | 第10页 |
| 1．4．2 论文内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 视频编码 | 第12-21页 |
| §2．1 引言 | 第12页 |
| §2．2 视频压缩的基本原理 | 第12-16页 |
| 2．2．1 Ⅰ帧的压缩过程 | 第12-14页 |
| 2．2．2 运动估计 | 第14-16页 |
| §2．3 H.263视频压缩标准 | 第16-18页 |
| 2．3．1 H.263编码框架 | 第16-18页 |
| 2．3．2 H.263的码流格式 | 第18页 |
| §2．4 视频加密方法 | 第18-20页 |
| §2．5 小结 | 第20-21页 |
| 第三章 混沌密码体制研究 | 第21-33页 |
| §3．1 引言 | 第21页 |
| §3．2 密码学的基本理论 | 第21-22页 |
| 3．2．1 密码学的基本概念 | 第21-22页 |
| 3．2．2 完全保密系统 | 第22页 |
| §3．3 混沌序列密码体制 | 第22-27页 |
| 3．3．1 低维混沌密码算法 | 第22-24页 |
| 3．3．2 基于PLCM序列的密码算法 | 第24-27页 |
| 3．3．2．1 数字化PLCM序列 | 第24-25页 |
| 3．3．2．2 基于PLCM序列的加解密算法 | 第25-27页 |
| §3．4 混沌分组密码体制 | 第27-32页 |
| 3．4．1 混沌神经网络模型 | 第28-31页 |
| 3．4．2 基于混沌神经网络的加解密算法 | 第31-32页 |
| §3．5 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 网络视频混沌保密通信系统的实现 | 第33-42页 |
| §4．1 视频实时加解密子系统 | 第33-35页 |
| §4．2 网络传输子系统 | 第35-39页 |
| 4．2．1 RTP／RTCP协议 | 第35-39页 |
| 4．2．2 视频传输的QoS保证 | 第39页 |
| 4．2．2．1 拥塞控制与差错控制 | 第39页 |
| 4．2．2．2 网络传输丢包后的同步问题 | 第39页 |
| §4．3 系统实验与特性分析 | 第39-42页 |
| 第五章 混沌预测 | 第42-56页 |
| §5．1 引言 | 第42页 |
| §5．2 相空间重构理论 | 第42-46页 |
| 5．2．1 Takens定理 | 第42-43页 |
| 5．2．1 相空间重构参数选择 | 第43-46页 |
| §5．3 利用最大Lyapunov指数进行预测 | 第46-48页 |
| 5．3．1 利用小数据量方法计算最大Lyapunov指数 | 第46-47页 |
| 5．3．2 基于最大Lyapunov指数的混沌预测 | 第47-48页 |
| §5．4 利用RA-NRBF网络进行预测 | 第48-55页 |
| 5．4．1 NRBF网络结构 | 第48-50页 |
| 5．4．2 基于RA-NRBF网络的超混沌预测 | 第50-55页 |
| 5．4．2．1 RA-NRBF网络结构 | 第50-53页 |
| 5．4．2．2 利用RA-NRBF网络预测Rossler超混沌映射 | 第53-55页 |
| §5．5 小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| §6．1 总结 | 第56页 |
| §6．2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
