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公开(公告)号：CN114760088A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210159295.1
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本申请提供一种飞行计划数据管理方法、系统、电子设备及存储介质，基于区块链技术的去中心化架构构建了飞行计划数据管理流程，降低了飞行计划数据管理系统单点故障的风险。基于中国的通用航空场景飞行计划数据设计角色信息，增加了飞行计划管理系统对我国应用场景的适应性，提高了飞行计划管理系统的落地性。通过对飞行计划数据管理的客户端节点分发对应的角色信息，使得客户端节点只能调用其角色信息对应的智能合约，实现了飞行计划数据管理的角色分离，提高了飞行计划数据管理的数据可溯源性，为飞行计划数据的隐私保护提供了基础。
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公开(公告)号：CN111526513B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010288155.5
申请日：2020-04-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于WLAN协议的间歇性协作干扰方法及装置，方法包括：计算合法发送端发送数据帧的传输时间并根据所述数据帧的传输时间计算采样总数；基于所述采用总数确定间歇性协作干扰的干扰功率；根据所述干扰功率确认间歇性协作干扰的至少二种干扰方式以及至少二种干扰位置；确定一种干扰方式和一种干扰位置进行间歇性协作干扰。本发明所述的技术方案能够将WLAN协议的数据帧结构与协作干扰方案相结合，产生间歇性干扰信号高效地干扰窃听者的接收信号，有效地保证合法信号的安全传输。
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公开(公告)号：CN103281701B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310206560.8
申请日：2013-05-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W16/14 , H04B17/382
Abstract: 一种认知无线电网络的协作频谱预测方法，主要步骤如下步骤一由于硬件条件限制，每个次级用户每次最多只能对一个信道进行频谱预测。而实际多主用户多次级用户网络中存在多个信道。本发明给出一种信道选择方法，每个次级用户选择具有最高预测精度的信道进行频谱预测，选择同一信道的次级用户称为同一类用户；步骤二在每一类的次级用户中，所有次级用户自主形成多个不同的联盟：每个次级用户以改善自身预测精度为目标，对各个联盟进行优先排序，选择最佳的联盟；步骤三每个联盟中选择一个次级用户当做首领，负责收集联盟内其他次级用户本地预测的结果，并且根据OR规则数据融合方法做出最终的协作频谱预测的决定。
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公开(公告)号：CN103607711A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310676470.5
申请日：2013-12-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了基于位置相似性的智能终端网络的密钥分配方法，该方法包括：基于本地采集到的GPS信息中的经纬度生成特征向量，并利用随机产生用于生成密钥K的v+1个系数建立v阶多项式；根据所述特征向量及v阶多项式，并结合所述GPS信息构建合法点向量，获得对应的合法点；在每一合法点的四周随机增加M个冗余点，并根据冗余点的经纬度生成对应的特征向量，获得对应的冗余点集合；将每一合法点与其对应的冗余点进行随机排列构建一子金库，组合所有子金库完成金库的构建；并将所述金库发送至接收端，由所述接收端对所述金库进行解锁获得对应的密钥。通过采用本发明公开的方法有效的保证了智能终端的通信安全。
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公开(公告)号：CN101930608A
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN201010264252.7
申请日：2010-08-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种篡改图像的盲检测方法和系统。该方法包括：对图像进行重叠分块处理，获取多个图像块；提取所述各个图像块经过Radon和解析Fourier-Mellin变换后的特征向量；依据所述特征向量，依次计算所述任两个图像块之间相似度，判断该相似度是否大于预设阈值，若是，则确定该图像为被篡改图像。本发明直接从Radon变换和解析Fourier-Mellin变换中提取矩不变特征值，针对图像的几何变换，例如，旋转、缩放等篡改操作，有效的对图像进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118803783B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410975997.6
申请日：2024-07-19
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W12/121 , H04W12/122 , H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种联合安全和能量负载均衡的网络系统，包括：接入点AP：配备了Nt个天线，接入点AP包括L个，接入点AP通过有线回程链路连接到CPU，所有接入点AP服务于K个单天线的用户终端UE，所有接入点AP都配备独立的边缘服务器ES、且形成配备独立边缘服务器的接入点AP‑ES；单天线的攻击者Eve：用于拦截合法信息；接入点AP‑ES和攻击者Eve的工作模式为全双工模式，攻击者Eve通过被动窃听拦截上行传输和通过主动导频污染攻击拦截下行传输，接入点AP‑ES在上行任务卸载传输过程中向攻击者Eve发送人工噪声信号以抵抗被动窃听。
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公开(公告)号：CN118019006B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410132608.3
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京交通大学 , 赣州市智能产业创新研究院
IPC: H04W12/122 , H04W12/03 , H04W24/08 , H04B17/336
Abstract: 本申请提供一种基于信息传输的干扰切换方法及相关设备，获取干扰端的切换阈值，确定当前未处于工作状态的第一干扰端，以及使该第一干扰端处于工作状态时对应的第一保密中断概率，通过将该第一保密中断概率与干扰端的切换阈值进行对比，判断出如果使用该第一干扰端是否能够提供更好的安全性能，从而确定是否将第一干扰端由未处于工作状态切换至工作状态，实现了能够适用于移动场景，将能够提供更好的安全性能的干扰端的切换，保障了传输过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN119251639A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411015347.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/82 , G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06N3/091 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习和半监督学习的车联网联邦学习方法，属于车联网联邦学习领域，该方法包括在云服务器端基于标记数据训练全局模型，更新全局模型参数；通过若干个路侧单元，将全局模型参数分发至各路侧单元信号覆盖范围内的自动驾驶汽车；基于自动驾驶汽车的未标记数据，根据全局模型参数和未标记数据更新车侧模型的参数；通过路侧单元将各自动驾驶汽车的车侧模型的参数发送至云服务器端；随机确定聚合客户端集合，并在云服务器端对聚合客户端集合中各自动驾驶汽车车侧模型的参数进行聚合，得到全局模型参数，将全局模型复制到云服务器端的教师学生网络，直至达到通信轮次。本发明解决了传统联邦学习应用于车联网时有效性太低的问题。
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公开(公告)号：CN118981701A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410877043.1
申请日：2024-07-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供一种工业物联网中的设备身份确定方法及相关设备，所述方法包括获取每个设备与服务器之间的通信数据，基于全部通信数据，确定全部设备对应的属性集合；将属性集合输入至预先训练的身份确定模型，在身份确定模型中执行如下操作：对属性集合进行特征提取，得到属性特征集合；基于属性集合，对属性特征集合中的每个属性特征分配权重，得到目标属性特征集合；将目标属性特征集合与属性集合进行融合，得到融合集合；对融合集合进行特征提取，得到融合特征；对融合特征进行分类，得到设备身份；通过身份确定模型输出每个设备对应的设备身份，解决了现有技术中确定设备对应的设备身份的准确度低的技术问题，提高了确定设备身份的准确度。
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公开(公告)号：CN118316931B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410568630.2
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种信息非对称车联网场景中基于中介激励的可信卸载方法。该方法包括：信息非对称车联网场景中的RV产生若干任务，RV与所在区域内的IV建立通信连接，并向IV发送任务的属性信息，并存储在任务缓冲区中，根据任务属性、缓冲区中的队列情况及RSU的情况决定是将任务留在缓冲区中等待调度，还是继续上传至RSU，由RSU进行处理。IV将缓冲区内的单个任务划分为多个子任务，并将其分配给若干个服务车辆SV并行处理，每个SV完成任务后将处理结果发回至IV，由IV合并处理结果后返回至RV。本发明方法可以最大程度地在预期收益和熵之间进行权衡，可以防止策略过早收敛到不良的局部最优值，可以实现更高效可信的车联网任务卸载策略。
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