混沌的貌似无规则性和由混沌方程的初始值、系统参数所决定的敏感依赖性等一些优良的密码学特性使其在信息安全中具有广泛的应用前景。然而混沌方程一般情况下只有一个正的Lyapunov指数，导致系统的安全系数较低，抗破译性能较差。因此本文采用主动-被动分拆同步方法的IOCRML(改进的单向耦合环状迭代点阵)算法构建CPRS(混沌伪随机序列)超混沌系统。　　CPRS超混沌系统的改进之处在于使用多个正的Lyapunov指数混沌方程，并通过对混沌数据截断处理之后进行编码，使不友善者很难恢复原始的混沌信息，从而提高系统的安全性。论文的研究利用Matlab对CPRS超混沌系统进行数据采集、仿真运算，重点分析了系统的随机性能、抗破译性能及混沌数据的截断位对系统性能的影响等几个方面，得到参数变化对系统性能影响的一般规律，结果表明该系统具有高度的随机性和安全性。　　由于CPRS超混沌系统对参数ui和耦合系数εi的变化极其敏感，只要加密系统和解密系统的参数不同或者只有微小的变化，导致双方系统很难达到同步，从而导致明文信号不能被准确地恢复，因此参数ui和耦合系数εi可以很好地充当系统密钥的设计参数。基于系统的初始值、系统参数和耦合系数的敏感性设计了CPRS超混沌系统的密钥空间，密钥空间包含“S盒”算法和三种不同的参数取值算法，经过测试，算法具有较好的均匀性和随机性。