随着科技的进步,移动通信的高速发展,传统的伪随机序列已显现出序列长度、数量有限,复杂度不高等种种弊端,无法满足现有的需求。混沌序列由非线性系统迭代产生,具有对初值极高的敏感性,不收敛却有界,理想相关性等优良性质,使其越来越受到广大学者的关注和研究,在通信技术的应用领域具有广泛的发展空间。Logistic混沌映射动力系统仅有一个控制参数项,并且混沌区间范围小,应用于网络通信安全领域时会出现密钥空间狭小的问题,使其生成的密钥流序列存在安全缺陷,同时由于多次迭代运算过程的线性转换,使得该混沌映射存在反向迭代获得初值的较大可能性,大大限制了其实际应用。根据上述分析,本论文在转换过程中按照Logistic混沌映射取值要求引入正弦三角函数控制项,构造出一种改进型Logistic混沌映射,该映射在处于混沌状态时分形系数取值范围更宽,提高了非线性复杂度,增大了抗反向迭代破解能力。通过对分岔图和Lyapunov指数、初值敏感性、相关性、平衡性、游程特性、功率谱密度和传输能力等性能进行计算和仿真分析,结果表明该改进型映射性能良好,通过抗反向迭代测试更适用于电子商务数据加密、数字水印和保密通信等应用中。FPGA系统在处理复杂浮点数乘法运算的过程中,会出现调用的硬件资源随计算量增加呈指数型急速上涨的结果,容易导致系统崩溃。这类问题在Chebyshev混沌映射数字化实现中尤显突出,随着阶数的增大,Chebyshev扩频序列性能越来越优良,但通常要生成这些序列就只能在集成了丰富资源的较为昂贵的硬件电路中才有可能实现。因此,如何能够以尽量少的资源和成本实现高阶Chebyshev数字序列就显得很有意义了。本文首次提出一种适于FPGA电路资源并行调用的Chebyshev映射迭代运算规则,对高阶Chebyshev多项式进行优化变形,推导出新的迭代多项式。一方面通过降低多项式中初值的最高指数值来减少迭代过程中大量指数的运算,另一方面尽量把多项式化解成相同值的指数项居多的形式。这样的改造有利于把所分配的FPGA资源规划出较大的复用单元,并利用低阶指数项对应的高速运算模块代替原来的高阶指数项对应的低速运算模块,提高硬件电路的并行处理能力,大大降低了硬件计算资源的占有率,实现了在低成本硬件电路上获得更优良性能的Chebyshev混沌数字序列。最后对获取的序列进行了性能综合分析,结果表明,高阶Chebyshev混沌数字序列具备伪随机序列的优良特性。这些工作对于扩频通信的研究和发展具有一定的参考价值。