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公开(公告)号：CN114723786A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210455683.4
申请日：2022-04-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MF‑DeepSORT的交通多目标跟踪方法及系统，包括：使用YOLOv5检测模型进行目标检测，获得目标区域；提取目标区域的深度卷积特征和方向梯度直方图特征，输入到级联匹配阶段进行跟踪匹配；未能匹配成功的目标区域和跟踪目标进行交并比关联匹配。本发明相比于当前DeepSORT跟踪算法在增加少量计算量的情况下，提升了多目标跟踪算法的跟踪精度性能，同时获得更高的多目标跟踪准确性和更低的跟踪ID切换次数。
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公开(公告)号：CN111404587B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010168990.5
申请日：2020-03-12
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0404
Abstract: 本发明公开了一种基于共轭预编码的多用户MIMO对称信道特征获取方法，用户终端选择一根天线发送一段具有高随机性的私有信息给基站设备，基站设备将接收到的信号进行共轭预编码，再叠加上自己的私有信息，发送给用户终端。通过本发明方法，通信双方可以得到对称的、融合了双方私有信息的无线信道特征，从而生成具有高随机性的、对称的密钥。将私有信息作为信道探测信号可以避免导频攻击，同时提高所生成密钥的随机性和更新速率；通过共轭预编码，基站设备不需要估计信道状态信息也能获得多天线阵列的聚焦效果，用户终端可以检验整个信号交互过程是否受到攻击或干扰。本发明可以提高用无线信道特征生成密钥技术的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110418341B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910695714.1
申请日：2019-07-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04W12/041 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种用于MIMO系统的自适应对称无线信道特征获取方法，包括步骤：首先，用户终端U选择自身N根天线中的S根并发送信道探测信号P。基站B用M根天线接收U发来的探测信号X；其次，基站B以不同的策略选择R根天线并发送其设计的信道探测信号Q；用户终端U再接收到基站B发来的N路信道探测信号Y；最后，基站B合并信道探测信号X中的R路信号和信道探测信号Q，得到用户终端U到基站B的信道特征；用户终端U根据所选的S根天线，合并信道探测信号Y中的S路信号和信道探测信号P，得到基站B到用户终端U的信道特征。本发明所获得的多维度信道特征可提高所生成密钥的随机性，并降低被窃听的风险，增强了基于无线信道特征的物理层密钥生成技术的安全性。
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公开(公告)号：CN109921886B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910080693.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04L1/20 , H04B17/391 , H04B17/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的低功耗设备射频指纹识别方法，包括：(1)采集不同信噪比仿真环境中低功耗设备的输出信号；(2)对采集的信号进行预处理，并将预处理后的信号划分成训练集和验证集；(3)对于训练集中信号，选择前导的最后i个符号作为训练样本，选择设备型号作为对应标签，进行卷积神经网络训练，得到目标信号区间为i的卷积神经网络CNNi；(4)采用验证集得到每个信噪比区间下的最优目标信号区间；(5)计算待识别低功耗设备的输出信号的信噪比，选择该信噪比对应的最优目标信号区间i*，并将前导信号中最后i*个符号输入卷积神经网络CNNi*进行识别，得到预测的设备型号。本发明可以在低功耗设备存在低功耗模式切换的情况下，有效地抵抗存在的半稳态现象，极大地提高设备识别性能。
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公开(公告)号：CN109274486B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810830831.X
申请日：2018-07-26
Applicant: 南京东科优信网络安全技术研究院有限公司 , 东南大学
IPC: H04L9/08 , H04W12/03 , H04W12/041
Abstract: 本发明公开了一种基于多径分离的频分双工系统中互易信道增益构建方法，包括通信双方分别进行信道估计获取同一时刻的信道状态信息；分别对各自估计的信道状态信息进行多径分离；对分离后的每一条路径信道增益进行频率修正；将修正后的结果进行重构，获得具备高度互易性的信道增益。本发明可以很好地提高频分双工系统中信道增益的互易性，适用于在频分双工系统下生成基于无线信道特征的一致密钥等具体应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112566129A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011436956.8
申请日：2020-12-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，具体的说是涉及一种可抗多径干扰的射频指纹提取与识别方法，首先，基于无线设备的工作场景，仿真生成该场景的无线信道多径参数。针对无线通信设备具体的应用场景，选用不同的方法模拟多径信道，其次，将训练阶段采集到的近距离受无线信道多径影响较小的信号通过生成的无线信道模型进行仿真，得到通过不同的无线信道仿真接收信号，然后，将通过不同的无线信道仿真接收信号作为射频指纹识别分类器的训练集，用于训练分类器，最后，使用基于预先使用不同无线信道仿真接收信号训练的分类器对实际经过无线信道传输的信号进行射频指纹分类识别，将可以有效的抵抗无线多径信道对射频指纹的影响。
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公开(公告)号：CN111884974A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010685460.8
申请日：2020-07-16
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于频谱分解的宽带信号射频指纹特征提取方法，包括如下步骤：确定N个接收信号的频谱分析点；确定进行频谱分解的带宽；基于确定的频谱分析点，设计数字下变频的频率系数，将不同频谱分析点所对应的信号转化为基带信号；根据确定的频谱分解的带宽，设计低通滤波器；将待识别的目标信号片段分别进行设计的频率系数的数字变频，再通过低通滤波器滤出基带信号，从而得到N个基带信号；将得到的N个基带信号进行能量归一化处理；根据得到的信号，获得设备身份识别特征。本发明可以有效解决宽带信号射频指纹特征受无线信道多径效应影响的问题，从而在复杂无线环境下获得宽带无线信号稳定的射频指纹特征。
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公开(公告)号：CN108173792B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201711380110.5
申请日：2017-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了基于差分星座轨迹图的无线设备瞬态特征提取与识别方法。获得无线设备基带信号并进行采样后，将采样后的基带信号进行预处理，提取信号的瞬态发射和瞬态结束部分。将信号的瞬态发射和瞬态结束部分以相同差分间隔进行处理后绘制在差分星座轨迹图上。在差分星座轨迹图上将绘制的信号瞬态发射和瞬态结束部分按照固定数量的点进行描绘，得到信号瞬态变化轨迹。将信号瞬态变化轨迹存储在特征库中，作为该设备的身份特征。当需要进行设备身份识别的时，将待识别设备的瞬态变化轨迹与存储在特征库中的轨迹进行比较，实现身份识别。
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公开(公告)号：CN111343163A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010093208.8
申请日：2020-02-14
Applicant: 东南大学 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供了一种基于网络流量特征融合的物联网设备凭证生成方法，属于物联网设备身份识别技术领域。该方法首先从设备网络协议栈指纹特征、设备网络数据序列特征、以及设备网络数据协议特征三个维度构建与设备身份识别相关的指纹特征集合；接着利用特征和终端间的相关特性对特征进行筛选得到最优特征集；最后采用主成分分析法对特征子集进行降维处理，消除特征数据的冗余特性，生成终端指纹凭证。本发明可以从物联网设备的网络流量数据中提取到设备识别时所需的准入凭证所需凭据，该凭证与物联网设备的物理特性相关，可以有效识别假冒设备。
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公开(公告)号：CN111262849A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010032388.9
申请日：2020-01-13
Applicant: 东南大学 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于流表信息的网络异常流量行为识别阻断的方法，本发明的主要步骤为：首先采集流表信息，提取流量特征，构造多维序列，利用阈值自适应的累加算法对异常流量进行检测；然后使用机器学习算法对异常网络行为进行识别；最后结合黑名单的流表保护机制对异常网络行为进行阻断。经测试表明，该方案具有系统开销小、抗压能力好、阻断准确率高的特点，实用价值较强。
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