基于ARM技术体系的多模式车票处理系统

技术领域

本发明涉及ARM技术领域，特别涉及基于ARM技术体系的多模式车票处理系统。

背景技术

随着城市化进程的不断加速，城市交通系统的管理和乘客服务面临着越来越大的挑战。在现代城市中，多种交通工具，如公共汽车、地铁、火车、有轨电车、高铁和轻轨等，构成了庞大而复杂的交通网络。为了提高交通系统的效率、便捷性和安全性，电子车票和多模式车票处理系统已经被广泛引入。然而，这些系统也面临着一系列的挑战，包括数据安全性、防伪性和数据传输可靠性等问题。

传统的纸质车票易于伪造和篡改，因此电子车票系统应运而生。然而，现有的电子车票系统在数据安全性方面仍然存在问题。一些不法分子可以通过黑客攻击或非法访问手段，窃取和篡改电子车票数据，导致数据泄漏和信息安全隐患。为了防止伪造和复制车票，现有的电子车票系统使用了一些简单的防伪措施，如二维码、条形码等。然而，这些措施往往不够安全，容易被伪造。因此，寻求更加高级和复杂的防伪技术成为迫切需求。在购票、检票和验证过程中，车票数据的传输可靠性至关重要。然而，现有的系统在数据传输方面可能会受到干扰或错误，导致数据丢失或损坏。为了提高数据传输的可靠性，需要更加可靠的数据纠错和保护机制。

发明内容

本发明的目的是提供基于ARM技术体系的多模式车票处理系统，提高了车票的安全性、防伪性、可靠性和抗攻击性。

为解决上述技术问题，本发明提供基于ARM技术体系的多模式车票处理系统，所述系统包括：车票模式获取单元，用于获取目标车票的交通模式；所述交通模式为目标车票对应的交通工具的类型和购买方式；ARM随机码生成单元，用于使用ARM处理器，根据交通工具的类型对应的类型码和购买方式对应的购买码，生成车票的初始随机码；所述初始随机码包括三个部分，分别为：初始状态向量、混沌映射矩阵和多项式系数矩阵；高维数据生成单元，用于使用ARM处理器，从初始状态向量开始，通过多次应用高维混沌映射来生成高维混沌序列，使用高维混沌序列来生成高维度数据；格拉德纠错码处理单元，用于使用ARM处理器，使用生成的高维度数据来生成格拉德纠错码，再在格拉德纠错码中添加噪声，得到添加噪声后的码字，对添加噪声后的码字进行格拉德纠错码编码，得到编码后的码字；防伪码生成单元，用于使用ARM处理器，使用高维混沌映射来对编码后的码字进行高维混沌加密后，得到最终防伪码。

进一步的，所述交通工具的类型至少包括：公共汽车、地铁、火车、有轨电车、高铁和轻轨；所述购买方式至少包括：信用卡、手机、电子钱包、现金和预付费卡；针对不同的交通工具的类型，预先设置不同的类型码；针对不同的购买方式，预先设置不同的购买码；将所述购买码作为一个高斯分布的均值，将类型码作为一个高斯分布的方差，以此得到某一交通工具的类型在某一特定购买方式时，所对应的高斯分布；将所述购买码作为一个威布尔分布的尺度参数，将类型码作为一个威布尔分布的形状参数，以此得到某一交通工具的类型在某一特定购买方式时，所对应的威布尔分布。

进一步的，所述初始状态向量为：

进一步的，通过如下公式，从初始状态向量

进一步的，使用高维混沌序列

进一步的，通过如下公式，使用生成的高维度数据

进一步的，使用如下公式，在格拉德纠错码中添加噪声，得到添加噪声后的码字

进一步的，

进一步的，使用如下公式，对添加噪声后的码字进行格拉德纠错码编码，得到编码后的码字：

进一步的，通过如下公式，使用高维混沌映射来对编码后的码字进行高维混沌加密后，得到最终防伪码：

本发明的基于ARM技术体系的多模式车票处理系统，具有以下有益效果：本发明考虑了不同交通工具的类型和购买方式，为每种情况预先设置不同的类型码和购买码。这种多模式适应性使得系统可以灵活适应不同的场景和需求，从公共汽车、地铁到高铁和轻轨，从信用卡、手机到电子钱包和现金支付，都可以得到安全处理。这提高了车票系统的通用性和适应性，为不同城市和运输系统提供了可靠的解决方案。本发明使用了格拉德纠错码技术，以及混沌加密和噪声添加，生成最终的防伪码。格拉德纠错码是一种能够检测和纠正数据错误的编码方式，用于提高数据传输的可靠性。通过在车票数据上引入格拉德纠错码，本发明确保了车票数据的完整性，即使在传输或存储过程中发生了一些错误，也可以被纠正。同时，混沌加密和噪声添加增加了防伪码的复杂性，使得伪造防伪码的难度大大增加，提高了车票的防伪性。尽管本发明的数据处理流程非常复杂，但使用了基于ARM技术体系的处理器，确保了系统的高效性。ARM处理器具有低功耗和高性能的特点，能够高效地执行数据加密、解密和编码的计算。这确保了车票处理系统在实际应用中能够快速响应，不会引入明显的延迟。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的基于ARM技术体系的多模式车票处理系统的系统结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考图1，基于ARM技术体系的多模式车票处理系统，所述系统包括：车票模式获取单元，用于获取目标车票的交通模式；所述交通模式为目标车票对应的交通工具的类型和购买方式；ARM随机码生成单元，用于使用ARM处理器，根据交通工具的类型对应的类型码和购买方式对应的购买码，生成车票的初始随机码；所述初始随机码包括三个部分，分别为：初始状态向量、混沌映射矩阵和多项式系数矩阵；高维数据生成单元，用于使用ARM处理器，从初始状态向量开始，通过多次应用高维混沌映射来生成高维混沌序列，使用高维混沌序列来生成高维度数据；格拉德纠错码处理单元，用于使用ARM处理器，使用生成的高维度数据来生成格拉德纠错码，再在格拉德纠错码中添加噪声，得到添加噪声后的码字，对添加噪声后的码字进行格拉德纠错码编码，得到编码后的码字；防伪码生成单元，用于使用ARM处理器，使用高维混沌映射来对编码后的码字进行高维混沌加密后，得到最终防伪码。

具体的，多模式车票处理系统需要高效地生成车票的初始随机码、执行混沌映射和生成高维混沌序列等计算密集型任务。ARM处理器以其卓越的性能和低功耗特性，能够在保持能效的同时提供足够的计算能力。这对于确保车票处理系统的响应速度和能效至关重要，特别是在移动设备或嵌入式系统中。ARM体系结构通常支持硬件加速器的集成，这可以加速特定的计算任务。在这个专利中，例如，使用ARM处理器来执行混沌映射时，可以利用其硬件加速支持，提高混沌映射的计算速度，从而更快地生成高维混沌序列。ARM处理器有多种不同的核心和架构可供选择，具有可定制性，可以根据系统的具体需求进行调整和优化。这种灵活性对于多模式车票处理系统至关重要，因为不同的系统可能有不同的性能和功耗要求。选择合适的ARM核心可以满足系统的要求，同时降低成本和功耗。

初始状态向量是生成随机码的起始点。它通常是一个包含随机值的向量，作为混沌系统的初始状态。混沌系统对初始状态非常敏感，微小的变化可以导致完全不同的输出。这意味着每个车票的初始状态向量都是唯一的，增加了车票的个性化和安全性。混沌映射矩阵是一个数学模型，用于描述混沌系统的演化。它包含了混沌系统的参数和方程。在车票生成过程中，ARM处理器使用混沌映射矩阵来执行混沌映射，将初始状态向量变换为高度复杂和看似随机的数据序列。多项式系数矩阵是用于混沌系统的多项式方程的系数。这个多项式方程被混沌映射用于对初始状态向量进行迭代变换。多项式系数矩阵的不同选择会导致不同的混沌行为，进一步增加了生成的随机码的多样性和安全性。ARM处理器的可重复性非常高，这意味着无论何时何地生成随机码，都可以确保相同初始状态向量和混沌映射矩阵生成相同的随机码。这对于后续的验证和识别非常重要。

混沌序列通常是一维的，但为了增强数据的复杂性和随机性，需要将其转化为高维混沌序列。这可以通过将多个混沌序列组合起来，或者通过将一个序列映射到多个维度来实现。这个过程使得生成的数据序列在多个维度上具有更高的不可预测性。混沌序列具有不可预测性，因此生成的高维混沌序列在数学上表现出高度的随机性。这增加了车票数据的安全性，使其更难以被破解或仿造。只有具有正确的初始条件和混沌映射矩阵的ARM处理器才能生成相同的高维混沌序列，从而增加了防伪性。生成的高维混沌序列可用于生成高维度数据。这些数据可以用作车票上的随机信息，例如特定标识符或密码。由于高维混沌序列的不可预测性，每个车票生成的数据都是独一无二的，提高了系统的安全性和个性化。高维数据的引入增加了车票数据的复杂性。这对于防止仿造和破解非常重要，因为生成车票所需的信息更加复杂，不容易被伪造或模拟。

格拉德纠错码是一种强大的纠错码，通常用于检测和纠正数据传输中的错误。它基于多项式数学，并通过添加冗余数据到原始数据中来增强数据的可靠性。格拉德纠错码的一个关键特点是它可以检测和纠正多个错误，这使得它非常适用于高可靠性的应用，如车票处理系统。在高维数据生成单元中生成的高维混沌序列作为原始数据输入格拉德纠错码处理单元。这些高维数据通常被视为多项式系数，格拉德纠错码可以对其进行处理。格拉德纠错码的主要作用是增强车票数据的完整性。高维数据生成单元生成的数据可能受到传输过程中的噪声、干扰或错误的影响。通过引入格拉德纠错码，系统可以检测到并纠正这些错误，确保车票数据在传输和存储中保持完整和正确。格拉德纠错码不仅可以检测错误，还可以纠正错误。当数据在传输中发生错误时，格拉德纠错码处理单元可以识别出哪些位发生了错误，并纠正这些错误，从而恢复原始数据的完整性。这对于确保车票数据的准确性至关重要。格拉德纠错码处理单元通过添加冗余数据来增强数据的可靠性。这些冗余数据可以用于检测和纠正错误。通常，纠错码会将一定数量的冗余数据添加到原始数据中，以增加系统对错误的容忍度。格拉德纠错码处理单元确保了车票数据的可靠传输。即使在不稳定的通信环境中，车票数据也能够被正确接收和处理，从而减少了数据丢失或损坏的风险。

系统考虑了多种交通工具类型，包括公共汽车、地铁、火车、有轨电车、高铁和轻轨，以及多种购买方式，包括信用卡、手机、电子钱包、现金和预付费卡。这些类型和方式的多样性反映了现实世界中的不同车票购买情景。系统会为每种交通工具类型和购买方式分别生成类型码和购买码。这些码是用于标识和识别车票的重要元素，不同的类型和方式对应不同的码值。生成这些码是为了增加车票的安全性和防伪性。对于类型码，系统使用高斯分布来模拟其分布。将购买码作为高斯分布的均值，将类型码作为高斯分布的方差。这意味着不同交通工具类型在某一特定购买方式下的类型码值将服从高斯分布。这样的分布使得类型码更具随机性和多样性。对于购买码，系统使用威布尔分布来模拟其分布。将购买码作为威布尔分布的尺度参数，将类型码作为威布尔分布的形状参数。这表示不同交通工具类型在某一特定购买方式下的购买码值将服从威布尔分布。威布尔分布在描述非正态数据分布时非常有用，可以增加购买码的多样性。

优选地，所述交通工具的类型至少包括：公共汽车、地铁、火车、有轨电车、高铁和轻轨；所述购买方式至少包括：信用卡、手机、电子钱包、现金和预付费卡；针对不同的交通工具的类型，预先设置不同的类型码；针对不同的购买方式，预先设置不同的购买码；将所述购买码作为一个高斯分布的均值，将类型码作为一个高斯分布的方差，以此得到某一交通工具的类型在某一特定购买方式时，所对应的高斯分布；将所述购买码作为一个威布尔分布的尺度参数，将类型码作为一个威布尔分布的形状参数，以此得到某一交通工具的类型在某一特定购买方式时，所对应的威布尔分布。

优选地，所述初始状态向量为：

初始状态向量

混沌映射矩阵

多项式系数矩阵

优选地，通过如下公式，从初始状态向量

生成过程从一个初始状态向量

公式的核心作用是生成高维混沌序列

优选地，使用高维混沌序列

；其中/>

在这个公式中，使用高维混沌序列

优选地，通过如下公式，使用生成的高维度数据

公式的主要作用是生成格拉德纠错码

优选地，使用如下公式，在格拉德纠错码中添加噪声，得到添加噪声后的码字

在格拉德纠错码中引入噪声是为了模拟实际数据传输中可能发生的干扰和误差。这是非常关键的，因为在现实世界中，数据传输通常受到各种因素的影响，如信号衰减、电磁干扰等。公式中的部分可以看作是噪声的引入，即

优选地，

噪声水平参数

噪声类型参数

噪声系数矩阵

优选地，使用如下公式，对添加噪声后的码字进行格拉德纠错码编码，得到编码后的码字：

公式的主要目的是进行格拉德纠错码编码，将添加噪声后的码字

优选地，通过如下公式，使用高维混沌映射来对编码后的码字进行高维混沌加密后，得到最终防伪码：

公式的主要作用是对编码后的码字

以上对本发明进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。