公开(公告)号：CN116074414A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202211556246.8

申请日：2022-12-06

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 金梦 ,  朱丰源 ,  解明奇 ,  田晓华 ,  王新兵

IPC: H04L69/323 ,  H04B17/391 ,  H04B17/00 ,  H04B1/04 ,  H04B17/345 ,  H04L67/12

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的无线通信物理层结构，包括：编码器部分、信道模拟部分、解码器部分、随机干扰发生器部分、干扰特征提取部分、子载波约束部分。本发明实现跨协议干扰严重条件下的可靠通信。编码器端将根据当前环境中的干扰自动调节信号的调制方式，使其具备对抗干扰的能力，在接收端使用自编码器的解码器实现对发送信号的还原。加载在编码器和解码器端的干扰特征提取器和子载波约束器将用来引导编码器进行自适应的调制方式控制，从而应对不同种的干扰采取不同的调制方式，达到环境自适应的效果。该设计具有较强的普适性，能够寻找普适、有效的抗干扰通信方式，从而指导大量物联网设备的通信，为物联网领域的发展提供支持。

公开(公告)号：CN115729345A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202111032010.X

申请日：2021-09-03

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈东尧 ,  王铭珂 ,  何晨曦 ,  罗庆 ,  王新兵

IPC: G06F3/01 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2413 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供一种对象跟踪方法、装置、后端及介质。所述方法包括：获取传感器阵列发送的原始传感器数据，所述传感器阵列包括多个磁场传感器，所述原始传感器数据包括所述传感器阵列所在位置的磁场强度；根据所述原始传感器数据判断目标磁铁是否存在，其中，所述目标磁铁为设置于目标对象的永磁铁；当所述目标磁铁存在时，根据所述原始传感器数据对所述目标磁铁进行跟踪。所述方法能够实现基于永磁铁的对象跟踪。

公开(公告)号：CN113259941B

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202110517327.6

申请日：2021-05-12

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 欧阳铭伟 ,  朱丰源 ,  田晓华 ,  王新兵

IPC: H04W12/122 ,  H04B7/06 ,  H04B7/22 ,  H04B17/318 ,  G16Y30/10

Abstract: 本发明提供了一种基于反向散射波束成形的调节无线设备通信安全性的系统，包括：信号强度分布系统模型；用于调节接收端信号强度的可编程天线阵列；攻击/防御模式的最优化建模与求解；自身信号调节PCB。本发明能够提高物联网设备使用的稳定性和安全性。本发明中，可编程天线阵列可以提高或者降低接收端的信号强度，使其信号强度可以改变‑35～+15dBm，取决于接收端本身的信号强度及安全需求。本发明提出自身信号调节PCB，参考可编程天线阵列，能够将算法部署到PCB板上，大大提高了物联网通信设备的安全性，灵活性也高于当前采用的MIMO、智能反射平面技术。

公开(公告)号：CN115563652A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211347630.7

申请日：2022-10-31

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 席时传 ,  丁家昕 ,  吴凯龙 ,  刘攀 ,  王新兵 ,  周成虎

IPC: G06F21/62 ,  G06F11/36 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种轨迹嵌入预防泄露方法及系统，包括如下：在测试环境中，基于相似度计算、多标签分类、循环神经网络攻击待攻击的轨迹嵌入，获取原轨迹可能经过的空间区域内任意一片区域，作为预测的原轨迹的隐私信息；模型改进步骤：通过预测的原轨迹的隐私信息对轨迹嵌入模型进行考察评估改进；泄露预防步骤：使用改进后的轨迹嵌入模型预防产生的轨迹嵌入泄露。本发明在测试环境中获取了有关轨迹的隐私信息，达到了较好的攻击效果，克服了此方面攻击技术的缺失，可以预防嵌入轨迹泄露。

公开(公告)号：CN115130601A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210795308.4

申请日：2022-07-07

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 施家荣 ,  卢彬 ,  杨莉娜 ,  甘小莺 ,  王新兵 ,  傅洛伊 ,  周成虎 ,  曹心德

IPC: G06K9/62 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于多维特征融合的二阶段学术数据网页分类方法及系统，涉及网页分类技术领域，包括：步骤S1：基于学术关键词，输入搜索引擎进行检索，获取检索页面内容；步骤S2：开展基于短文本逻辑回归模型的第一阶段分类；步骤S3：获取第一阶段分类完成后标签为数据网页的网页HTML信息；步骤S4：基于网页长文本和网址信息，开展第二阶段分类，采用文本卷积神经网络结合三元组损失的深度度量学习算法；步骤S5：将最终的分类结果入库整理，分析网页中的必要信息，展示在数据门户网站上。本发明能够快速准确地从互联网中筛选出数据网页。

公开(公告)号：CN113469261B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202110786345.4

申请日：2021-07-12

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 佟博 ,  郭强 ,  傅洛伊 ,  王新兵

IPC: G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于感染图卷积网络的源识别方法及系统，涉及网络探索式搜索技术领域，该方法包括：步骤S1：输入经过对称归一化的拉普拉斯矩阵和各个节点的特征向量V；步骤S2：基于图神经网络的特征优化层，基于通过向量化的特征输入对图神经网络进行迭代更新，对特征向量V进行优化；步骤S3：基于多个IGCN网络层根据不同的类型节点选择分配不同的权重进行特征优化，更新特征向量V；步骤S4：根据更新的特征向量V，输入到前反馈神经网络中，输出学习得到的分类概率；步骤S5：将源识别问题定义为图分类问题，使用交叉熵损失函数进行反向传播，学习输入节点的特征向量V。本发明能够在模型无关的情况下提高对源的预测准确性。

公开(公告)号：CN109756908B

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN201711058441.7

申请日：2017-11-01

Applicant: 上海交通大学 ,  上海宽带技术及应用工程研究中心

Inventor： 秦志达 ,  甘小莺 ,  傅洛伊 ,  王新兵 ,  杨亦诚

IPC: H04W24/02 ,  H04W40/02

Abstract: 本发明提供一种无线网络缓存策略的优化方法/系统、存储介质及设备，方法包括：初始时刻在无线网络中建立用户集合和文件集合；在新用户加入到用户集合中后，利用偏好连接原则，选择若干文件进行连接，以获取当前时刻用户的需求度；或在新文件加入到文件集合中后，根据已存的用户的度分布，选择若干用户进行连接，以获取当前时刻文件的流行度；依据当前时刻用户的需求度，建立最优化问题；依据当前时刻文件的流行度，将文件集合分为不同类的文件子集，不同类的文件子集采用不同缓存方式，以解决最优化问题。本发明利用了无线网络中文件度的幂律分布，针对性设计出最优缓存存储策略，提高网络文件传输速率，并在一定情况下，使得网络可以无限扩展。

公开(公告)号：CN113468887A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110685661.2

申请日：2021-06-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 曹安蕲 ,  唐果 ,  傅洛伊 ,  王新兵

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于边界与片段分类的学者信息关系抽取方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：获取不同教师的个人信息和文本内容；步骤S2：将文本中实体词进行同类实体词替换扩增训练数据；步骤S3：使用预训练模型对文本进行嵌入并提取语义特征；步骤S4：主体词边界识别和实体片段分类；步骤S5：客体词边界以及对应关系边界识别和实体片段分类；步骤S6：根据识别和分类结果进行用户画像。利用概率图思想、结合半指针‑半标注方式，解决关系抽取中一个主体词对应多个客体词，一个客体词对应多个主体词，两个相同实体之间关系不同的问题。利用边界增强实体片段分类的方式能够降低尾指针预测错误带来的影响，提高实体关系抽取准确率。

公开(公告)号：CN112733543A

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202110105747.3

申请日：2021-01-26

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 亓杰星 ,  彭金波 ,  傅洛伊 ,  王新兵

IPC: G06F40/295

Abstract: 本发明提供了一种基于文本编辑生成模型的机构命名实体归一化方法和系统，包括：步骤S1：对所有的学术机构信息数据进行筛选；步骤S2：对已筛选的数据利用正则表达式去除数据中存在的噪音；步骤S3：将处理好的数据按照类别和预设比例分为训练集、微调数据集和测试集；步骤S4：将微调数据集输入预训练好的bert模型，对bert模型进行微调，利用微调好的bert模型进行训练集机构名的表征，并训练出文本编辑生成模型来实现机构名称的归一化；步骤S5：将测试集输入训练好的文本编辑生成模型，测试模型效果并进行微调。通过本发明可以对每一个学术机构的论文发表数进行统计，可以更科学更直观的对某个学术机构的学术能力进行判别。

公开(公告)号：CN111949771A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010864916.7

申请日：2020-08-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 欧俊杰 ,  贾雨葶 ,  傅洛伊 ,  王新兵

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明提供了一种基于互强化框架和排序学习的学术文献未来影响力动态排序方法及系统，包括：步骤A：基于学术实体和实体间关系抽取论文的元信息；步骤B：引入基于超图延伸定义的同构有向超图和异构二部超图，构造一个异构学术超网；步骤C：基于一种互强化排名框架HSHMRR，在异构学术超网上给不同类型的学术实体实现评分；步骤D：在互强化排名框架的基础上，结合排序学习方法MART，从历史时段中学习潜在的动态特性，并将所学知识应用到目标时段，形成评价结果；本发明采用了一种通用而有效的方法，它能够自适应地学习不同学术文献数据集的潜在动态性质，并将所学知识应用于排名。