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公开(公告)号：CN112261646A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011107880.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/02
Abstract: 一种可穿戴设备数据安全传输智能调度方法，属于无线通信和信息安全领域。采取跨层设计结合了应用层加密技术和物理层功率控制，应用深度强化学习算法来动态优化可穿戴设备的发射功率和加密密钥长度而无需预测窃听信道模型和干扰模型。采用深度强化学习算法，通过观测数据包优先级、信道状态、接收干扰功率和误码率BER来动态优化可穿戴设备的发射功率和加密密钥长度，以达到抗主动窃听的目的。实现了跨层设计，有效提升系统的保密速率并且降低可穿戴设备的能耗。
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公开(公告)号：CN108833423B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810663625.4
申请日：2018-06-25
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种基于强化学习的多途径保密信息通信方法，涉及现代通信网络安全。利用多途径通信的方法来增强通信的保密性，加快通信速率，并提高通信安全性，不需预测通信途径的网路模型和攻击模型，可适应动态的通信传输场景，通过强化学习获取最优的传输数据量，从而提高通信传输的效益，优化通信系统的传输速率和保密性，降低传输时延。基于强化学习实现传输控制并且达到提高保密性的功能，不需预测通信途径的网路模型和攻击模型，可适应动态的通信传输场景，通过强化学习获取最优的传输数据量，从而提高通信传输的效益，优化通信系统的传输速率和保密性，降低传输时延。
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公开(公告)号：CN109002358A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810811580.0
申请日：2018-07-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于深度强化学习的移动终端软件自适应优化调度方法，涉及计算技术。自动优化设置移动设备上各软件进程卸载数量，并且对本地任务进程划分优先级，分配CPU计算资源和内存资源，旨在降低移动设备的能量损耗，减少任务处理时延。通过测量移动设备上各软件的实时线程任务的规模，估测移动设备至边缘设备动态无线链路的带宽，采用深度强化学习算法评估各个进程的时延，能量损耗等反馈信息，获取软件的优化调度方案。不需要预知移动设备到边缘设备的无线信道模型和移动设备系统的CPU计算资源和内存资源占用模型，即可减少移动设备上各软件任务处理时延和能量损耗，改善用户体验。
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公开(公告)号：CN104918249B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510219184.5
申请日：2015-05-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于强化学习的无线信道指纹方法，涉及无线通信网络安全。无线接收机根据多个信道上的接收信号强度等物理层信息构造各用户发射机相对应的信道指纹，该信道指纹算法采用强化学习算法，根据接收机系统收益函数，实时自动调节物理层认证的阈值等关键参数，通过对比各用户发射机信道指纹及其历史记录值检测电子欺骗。可以自适应各种无线环境，具有较高的认证精度。
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公开(公告)号：CN106804037A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710181834.0
申请日：2017-03-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于多监督节点和信道信息的无线认证方法，涉及无线用户的物理层认证方法。提供采用分布式部署多天线的监督节点，可以获取并处理更多的信道信息，具有较高认证准确度的一种基于多监督节点和信道信息的无线认证方法。采用分布式部署多个具有多天线的监督节点和一个认证节点，运用逻辑回归模型来构造用户身份信息的认证模型。监督节点与认证节点间通过DFW算法来估计认证模型参数，通过训练得到认证模型，使用该认证模型对用户的身份信息进行分类认证。与现有同类产品或方法比较，具有如下特点：提出的认证方法采用了分布式部署多天线的监督节点，可以获取并处理更多的信道信息，具有较高的认证准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104092505B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201410369094.X
申请日：2014-07-30
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 一种检测和识别考场内开机手机的方法，涉及手机信号的检测和识别。1)在考场布置传感器；2)初始化系统的接收信号强度的监测阈值；3)无开机手机时传感器测得周边无线频谱强度作为初始接收信号强度矢量的参考值；4)传感器实时监测周边无线频谱强度；5)由与计算检验统计量L(u)；6)若L(u)大于接收信号强度监测的检验阈值，则发出存在开机手机的警告；7)由所测得的及传感器坐标根据权值平均算法计算得出开机手机的位置；8)若步骤6)中未发出考场内存在开机手机的警告，则传感器对接收信号强度参考矢量进行更新，将当前接收信号强度矢量作为新的接收信号强度参考矢量，，返回步骤4)。
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公开(公告)号：CN105246077A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510540664.1
申请日：2015-08-28
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W12/12 , H04W24/02 , H04W52/0209
Abstract: 一种移动终端的云病毒检测方法，涉及移动云计算。利用云端安全服务器的计算资源来检测移动终端的病毒，以减少移动终端的能量消耗，加快检测速度，并提高检测精度。移动终端将所产生的跟踪日志文件分为若干模块，并根据当前无线传输的带宽和云端服务器的检测速度，使用Q学习算法设计跟踪日志文件模块的云端服务器卸载比率，即通过无线网络传输部分跟踪日志文件到云端服务器，进行云端病毒检测。适用于手机和平板电脑等移动终端，提高其病毒检测的速度和精度，减少移动终端的能量和存储等消耗。
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公开(公告)号：CN105119987A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510504069.2
申请日：2015-08-17
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种车载网络的移动群智感知方法，涉及无线通信。包括：移动群智感知服务器向相关区域内的车辆发送征集感知报告的广播信息；收到征集消息的车辆根据自身的感知开销和传输信道状态，采用增强学习算法WoLF-PHC决定是否参与该项目，以及感知的精度；移动群智感知服务器收到车辆的感知报告后，对感知报告的准确度进行评估，并使用WoLF-PHC算法来确定付给车辆的报酬。通过调整给车辆的报酬，激励车辆参与感知任务，从而使服务器获得所需要的车载感知报告。
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公开(公告)号：CN104918249A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510219184.5
申请日：2015-05-04
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: H04W12/06 , H04L9/3247 , H04W12/04 , H04W24/10
Abstract: 一种基于强化学习的无线信道指纹方法，涉及无线通信网络安全。无线接收机根据多个信道上的接收信号强度等物理层信息构造各用户发射机相对应的信道指纹，该信道指纹算法采用强化学习算法，根据接收机系统收益函数，实时自动调节物理层认证的阈值等关键参数，通过对比各用户发射机信道指纹及其历史记录值检测电子欺骗。可以自适应各种无线环境，具有较高的认证精度。
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公开(公告)号：CN104767833A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510219984.7
申请日：2015-05-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种移动终端的计算任务的云端转移方法，涉及移动云计算技术。采用q学习算法，转移部分计算任务到云端的移动终端，不需要精确预知无线网络的动态信道特征等参数，即可获得最低移动终端能耗的计算任务的转移方法。可应用于动态变化的无线网络，显著节省移动终端的能量。
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