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公开(公告)号：CN113934411A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111407319.2
申请日：2021-11-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种面向工控终端设备之间的自动化渗透测试方法，引入设备之间进行渗透测试的概念，将渗透测试以程序的形式，通过下载到设备中进行操作，节省了安全人员的时间与精力，测试过程趋向于自动化测试；下载程序的终端设备具有同时与多个待测试设备通信的功能，意味着能够在同一段时间内对多个设备进行测试，且能够做到对内网下所有连接设备进行测试，扩大了测试面，节约了时间成本；通过实现对通用协议的解析，对测试程序进行扩展，可实现对同一内网下不同品牌的终端设备进行渗透测试，提高了测试的可扩展性。
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公开(公告)号：CN113743374A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111181521.8
申请日：2021-10-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种面向商用WiFi，基于信道状态信息和人员呼吸的人员身份识别方法，首先在室内环境中采集人员呼吸时对应的无线信号数据，从中提取到CSI原始数据；其次通过对原始CSI数据进行数据预处理，包括数据插值、数据去噪、数据提取；然后对预处理后的数据，通过离散小波变换DWT、子载波选择和呼吸速率估计模块进行组合，来实现呼吸数据段的波峰和波谷的提取，从而提取人员的呼吸特征，生成对应的人员呼吸标识；最后，结合WiFi多天线MIMO技术，通过WMD‑DTW方法将生成的人员标识与数据库内原有标识进行对比，从而实现人员身份的识别。本发明通过对信道状态信息CSI进行分析处理，实现对人员呼吸行为的感知以及呼吸速率的估计，进而完成不同人员的身份识别。
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公开(公告)号：CN114638264B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210269837.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/22 , H04B17/309 , H04W24/06
Abstract: 一种基于信道状态信息的人员被动入侵检测边界估计方法，实现的具体步骤如下：首先，在室内环境中采集人员入侵时对应的无线信号数据，从中提取到CSI原始数据；其次对原始CSI数据进行数据预处理，其步骤包括数据插值、数据去噪；然后，对处理后的数据进行建模，推导出理论上的入侵检测边界模型；最后实时计算滑动窗口的方差，并与初始设定的阈值相比较，检测是否有人员入侵，得到具体的入侵边界。本方法通过对信道状态信息CSI进行分析处理，根据入侵检测边界模型探究现有WiFi设备对入侵行为的可探测距离。
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公开(公告)号：CN114330384B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111407305.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K7/00 , G01S5/02 , G06F3/01 , A63F13/212
Abstract: 一种基于无源RFID相位信息的手臂运动轨迹追踪方法，将无源RFID标签贴附于手臂的指定位置，让用户做出指定动作并采集此时RFID标签的相位信息；基于标签相位信息分别计算出用户前臂和上臂的长度；采集用户手臂移动时RFID标签的相位信息；将采集到的相位信息基于运动轨迹追踪计算出手臂的运动轨迹；通过基于阈值和局部加权线性回归LWLR的修正方法对结果进行修正以达到精准追踪手臂运动轨迹的目的。本方法在降低了实现成本的同时极大地提高的用户的使用体验；不需要针对不同的用户进行特殊的调整，提高了整个方法的可适应性；对于结果中可能出现的异常点，采用局部加权线性回归的方法进行修正，同时采用阈值检测的方法筛选出异常点从而减少LWLR的算法开销。
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公开(公告)号：CN117956448A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410005825.6
申请日：2024-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动区块链的室内位置信息管理方法，通过移动区块链、联邦学习(FL)和星际文件系统(IPFS)来实现安全高效的信息管理。具体步骤：首先，用户在本地训练室内定位模型或卸载到移动边缘计算(MEC)服务器上，通过区块链将模型参数上传到MEC服务器上。接着，MEC服务器先聚合部分模型，再在服务器间更新彼此的模型。然后，随机选一个服务器作为主导者广播模型交易，参与节点将交易打包进区块。随后，用户或服务器进行区块验证，再利用IPFS存储区块。最后，用户通过IPFS下载区块，并将其用于本地定位模型同步。本发明紧密融合边缘计算、区块链与室内定位，协同完成室内定位模型训练、区块验证和存储，能实现安全高效的室内位置信息管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117908002A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410316092.8
申请日：2024-03-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于室内轨迹追踪技术领域，涉及一种基于IR‑UWB雷达非视距距离估计方法，首先，利用IR‑UWB雷达来获取感知目标运动的射频脉冲超宽带信号，并从中提取分布式二维快慢时间矩阵信号特征；其次，对分布式二维快慢时间矩阵信号特征进行快速傅里叶变换得到分布式多普勒频移特征分量；然后，结合运动所导致的多普勒分布不平衡特性以及多普勒频移变化特性，对分布式多普勒频移特征分量进行差分运算及二值化处理，对其完成重构；最后，对重构多普勒频移设计目标距离提取算法，进而在非视距场景下实现IR‑UWB雷达获取目标距离信息，解决在室内场景中障碍物对IR‑UWB雷达所造成的非视距感知失效的问题。
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公开(公告)号：CN117372506A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311314357.2
申请日：2023-10-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/70 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏和生成对抗网络的面向边缘设备的姿态估计方法，属于图像识别技术领域；主要包括：将处理后的训练集输入到Hourglass网络中训练教师模型和学生模型；基于生成对抗网络的知识蒸馏方法，使用原始教师模型的输出结果作为真值获得对抗损失，同时结合原始学生模型自身的损失对原始学生模型进行再训练，获得性能更加优异的学生模型；进行新学生模型部署；与传统的知识蒸馏方法相比，本发明能够更加有效地将教师模型的知识传递给学生模型，使学生模型能够更加有效的获取教师模型的知识，解决当前姿态估计方案难以部署到边缘设备上的问题。
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公开(公告)号：CN117295059A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311589924.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W12/02 , H04W12/63 , H04W12/122 , H04W4/35 , G06Q10/0631 , G06Q40/04
Abstract: 本发明属于数据安全、隐私计算等相关技术领域，公开了一种面向移动感知工人的个性化位置隐私数据交易框架的构建方法，包括：根据最大可接受质量损失阈值确定每个感知工人位置的模糊范围；在模糊范围内产生基于k‑匿名的扰动集来隐藏感知工人的实际位置；通过对扰动集中的工人位置执行指数机制，得到一个最终的模糊位置，以实现#imgabs0#个性化的差分隐私；基于最终的模糊位置对感知工人分配感知任务并对位置隐私损失进行量化，做出合理的隐私补偿。本发明主要包含位置扰动机制与隐私补偿机制，平衡了数据效用和隐私保护，并实现了预算均衡、个人理性和真实性等所有理想的经济特性。
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公开(公告)号：CN117224116A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311108432.X
申请日：2023-08-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/11 , H04B17/309 , H04B17/391 , G06F18/15 , G06F18/20 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 一种基于信道状态信息的久坐行为监测方法。实现的具体步骤如下：（1）采集人员进行起坐转换相关活动时的信道状态信息（CSI）原始数据；（2）对原始信道状态信息数据进行数据预处理；（3）计算每两个动作的信道状态信息序列的对称相似分数；（4）建立简化的基于一阶动态贝叶斯网络的起坐转换识别结果的错误检查与纠正模型；（5）根据步骤4中动态贝叶斯网络模型的参数，建立一个最优起坐动作转换推断算法以获得最有可能的起坐转换序列；（6）根据最终的起坐转换活动识别结果来计算坐姿行为的累计时间。本发明提出了一种鲁棒的久坐行为监测方法，实现对目标久坐时长的准确估计与对目标久坐行为的及时提醒。
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公开(公告)号：CN117179728A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311114169.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0507 , G06F18/23213 , A61B5/024 , A61B5/00
Abstract: 本发明设计了一种基于MIMO毫米波雷达信号的心率估计方法。首先在室内环境下通过毫米波雷达技术采集被测对象的心跳信息并且将毫米波雷达的发射信号和接收信号混频，获得所有信道上的中频信号。然后计算被测对象和毫米波雷达之间的距离和角度，从而确定被测对象的位置。最后，对所有通道中的雷达信号依次选择合适的距离仓、计算候选心率和对候选心率进行聚类，从而提取出心率。本发明解决了被测对象距离雷达较远且偏离雷达时心率估计误差较大的问题，提高了基于雷达信号的心率估计准确度。
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