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公开(公告)号：CN114609807A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011443480.0
申请日：2020-12-08
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于二维层状材料的芯片集成微腔光控锁频方法，将以过渡金属硫化物为代表的直接带隙二维层状材料转移至芯片集成微腔表面，通过光场辐射产生自由载流子并调节波导折射率，通过调节辐射光场强度使自由载流子致折射率变化和热致折射率变化保持动态平衡，锁定微腔谐振频率。本发明能够将微腔谐振频率锁定于本征频率，即无光条件下微腔谐振频率，毋须调整信号光场频率，操作简单、方法可行且具有普适性，能够提升各种包含微腔结构的芯片集成光子器件可靠性与稳定性，为芯片集成光电信息系统提供重要参考。
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公开(公告)号：CN114254265B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111566656.6
申请日：2021-12-20
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
Inventor： 何元智
IPC: G06F17/18 , H04B17/345 , H04B17/40
Abstract: 本发明公开了一种基于统计流形距离的卫星通信干扰几何分析方法，包括以下步骤：分别建立未叠加干扰和叠加干扰状态下地球站的接收信号模型，确定接收信号的概率分布函数表征；构建正态分布的概率分布函数族构成的统计流形；计算统计流形上接收信号映射点与未叠加干扰的理想点之间的距离；设定距离判决门限，确定干扰判决域，根据两点之间的几何距离分析是否存在干扰。本发明优点为：利用信号概率分布的几何特征进行干扰分析，适用于多种应用场景下的盲源干扰分析，具有时效性高、检测精准度高的特点。
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公开(公告)号：CN114578710A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210181523.5
申请日：2022-02-25
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体的有无人协同体系作战仿真方案，包括复杂战场环境模块、战场多方模块、协同控制模块、以及多方对抗推演模块；复杂战场环境模块用于自动生成战场环境；战场多方模块用于自动生成我方、敌方以及未知方作战编组，对每个作战编组的作战单元赋予兵力以及简单智能；协同控制模块将作战任务分配给我方不同的作战单元，使我方作战单元依靠环境感知自主地规划作战行为；多方对抗推演模块依靠对应指令，使各个作战单元执行作战行为。本发明解决了在未来高烈度战场环境下，智能化作战单元动态组合和重组的问题，为新质作战样式的能力生成机理提供了一种有效的验证方式。
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公开(公告)号：CN114387524B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210292031.3
申请日：2022-03-24
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统。所述方法利用所述训练阶段的支撑图像集和所述训练阶段的查询图像集来训练图像识别分类器，经训练的所述图像识别分类器用于对所述测试阶段的查询图像集中的图像进行识别分类，以确定其在所述测试阶段的支撑图像集中所属的类别；所述图像识别分类器包含表征提取模块和关系度量模块，所述表征提取模块包含串联的M个网络卷积块，以及分别与所述M个网络卷积块对应相连的M个二阶池化层，所述关系度量模块包含分别与所述M个二阶池化层对应相连的M个基础学习器，以及汇总所述M个基础学习器的学习结果的结果预测单元。
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公开(公告)号：CN114500347A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210402333.1
申请日：2022-04-18
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
Abstract: 本发明提出一种对安全互联协议进行形式化验证的方法和系统，属于协议验证领域，针对网络安全协议形式化验证中状态空间爆炸、协议验证自动化程度低、无法获取协议攻击情况的问题。所述方法包括：步骤S1、获取待验证的安全互联协议，对所述待验证的安全互联协议进行建模，以获取安全互联协议模型，所述建模包括：加密消息建模、并发系统建模、协议推演规则建模和协议跟踪描述；步骤S2、基于所述安全互联协议模型和预设的安全互联协议的安全属性，执行对所述待验证的安全互联协议的形式化验证，并获取验证结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114465651A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111565127.4
申请日：2021-12-20
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04B7/185 , H04B10/118
Abstract: 本发明公开一种基于里德堡原子和光生微波的多星协同电光混合通信方法，利用激光光场与碱金属能级的互作用制备里德堡态，利用里德堡原子在电磁场作用下产生的能级劈裂、光谱变化将无线通信信号变换为激光通信信号；利用激光通信信号泵浦非线性光学微腔或单行载流子光电二极管产生微波振荡，将激光通信信号转换为无线通信信号；根据星地、星间通信链路情况和业务需求合理选择通信载波，实现高效多星协同电光混合通信。本发明可以有效缩减异构通信系统互通互联步骤，为全面提升全球覆盖卫星通信网络性能提供重要解决方案。
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公开(公告)号：CN114448509A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111567029.4
申请日：2021-12-20
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04B10/2575 , H04L47/12
Abstract: 本发明公开一种基于光生微波芯片的通信网络固机物理接口实现方法，通过波分复用器分离到端各波长光纤通信信号，利用光学功率放大器放大单路光纤通信信号并泵浦硅基布里渊散射微腔，通过增益开关方式将光纤通信信号的时变信息调制在光生微波上，完成光纤通信→无线通信的全物理接口转换功能。本发明为光纤通信信号和无线通信信号的多物理场胡转换提供了有效手段，规避了未来因为电子瓶颈导致的网络失配问题，有效提升机固互联网络部署效率，有望推动5G通信基础设施快速高效建设发展。
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公开(公告)号：CN114024607B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111296479.4
申请日：2021-11-03
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: H04B10/118 , H04B10/50 , H04B7/0408 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于液晶光学多波束天线的分布式星群组网方法，包括以下步骤：确定分布式星群卫星数量、搭载天线数量和网络结构；根据液晶光学多波束天线性能指标，确定多波束激光链路边界条件；设计分布式星群多星共位策略；设计分布式星群群内网络拓扑管控方法。本发明方法利用液晶光学多波束天线构建分布式星群网络，能够满足星群网络的多波束生成、多波束赋形和高速数据传输需求，具有体积小、功耗低、成本低的特点；采用平经度‑平偏心率隔离策略实现多星共位，具有可容纳共位卫星数量多，安全性高的特点；采用贪婪策略进行网络拓扑管理，能够适应不同规模、不同运算能力、不同拓扑性能需求的分布式星群网络。
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公开(公告)号：CN114399652A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111564739.1
申请日：2021-12-20
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达图智能匹配的多指标体系GEO卫星轨位选取方法，包括以下步骤：确定GEO卫星需覆盖的地面任务区域；计算进行GEO轨位选取的可视弧段；根据国际电联提供的卫星网络资料剔除可视弧段中不能使用的轨位；从轨位战略价值、轨位使用需求、轨位使用风险、协调边界四方面考虑GEO轨位选取决策指标，构建GEO轨位选取多层次多指标模型；根据各指标生成GEO轨位选取雷达图，使用基于深度学习的特征匹配算法找到适配于选取需求的匹配轨位。本发明构建了GEO轨位选取多层次多指标模型，将各备选轨位转化为雷达图进行图像匹配，能够根据GEO轨位选取的不同需求智能匹配相应的选取轨位，克服了传统轨位选取依赖于专家评估的局限性。
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公开(公告)号：CN114387524A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210292031.3
申请日：2022-03-24
Applicant: 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于多层级二阶表征的小样本学习的图像识别方法和系统。所述方法利用所述训练阶段的支撑图像集和所述训练阶段的查询图像集来训练图像识别分类器，经训练的所述图像识别分类器用于对所述测试阶段的查询图像集中的图像进行识别分类，以确定其在所述测试阶段的支撑图像集中所属的类别；所述图像识别分类器包含表征提取模块和关系度量模块，所述表征提取模块包含串联的M个网络卷积块，以及分别与所述M个网络卷积块对应相连的M个二阶池化层，所述关系度量模块包含分别与所述M个二阶池化层对应相连的M个基础学习器，以及汇总所述M个基础学习器的学习结果的结果预测单元。
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