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公开(公告)号：CN119727885A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510246373.5
申请日：2025-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B7/185 , H04W28/084 , H04W28/082 , H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种基于地面协同计算的近地卫星通信任务卸载方法及程序产品，本发明中建立了卫星通信任务卸载模型，其中，所述卫星通信任务卸载模型以任务卸载总时延最低为目标，以卫星的任务卸载率策略、任务在卫星上的卸载路径策略、任务在地面站上的卸载路径策略为待求解变量，所述任务卸载总时延具体为任务在卫星上的计算时延、任务从卫星卸载到地面站的传输时延、任务在地面站间的传输时延和任务在地面站上的计算时延的和，之后求解卫星通信任务卸载模型得到任务卸载策略。本发明的卸载策略时延较小，鲁棒性高，且效克服了LEO计算能力有限的缺点，大大拔高了单个LEO接受任务量的上限，同时解决了地面站处理任务分配不均的问题。
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公开(公告)号：CN118972014B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411378550.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/336 , H04B7/185 , H04W12/00 , H04W84/06
Abstract: 本发明公开了一种面向三维城市环境的障碍物辅助无人机隐蔽通信联合优化方法，包括以下步骤：（1）设计有障碍物的城市通信环境；（2）设定无人机和环境参数及其范围；信道建模；（3）根据信道建模，利用联合优化方法计算无人机最优的飞行位置和发射功率；包括：对窃听者Willie的二元假设检验；通过求解接收者Bob的SNR函数得到目标函数对空间位置变量的单调性关系；将单调性关系转化为数学问题并进行求解；本发明能够更好地利用无人机的性能、调度通信系统的资源，切合实际城市环境下无人机隐蔽通信的应用。
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公开(公告)号：CN118972014A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411378550.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/336 , H04B7/185 , H04W12/00 , H04W84/06
Abstract: 本发明公开了一种面向三维城市环境的障碍物辅助无人机隐蔽通信联合优化方法，包括以下步骤：（1）设计有障碍物的城市通信环境；（2）设定无人机和环境参数及其范围；信道建模；（3）根据信道建模，利用联合优化方法计算无人机最优的飞行位置和发射功率；包括：对窃听者Willie的二元假设检验；通过求解接收者Bob的SNR函数得到目标函数对空间位置变量的单调性关系；将单调性关系转化为数学问题并进行求解；本发明能够更好地利用无人机的性能、调度通信系统的资源，切合实际城市环境下无人机隐蔽通信的应用。
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公开(公告)号：CN118316603B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410720699.2
申请日：2024-06-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的加密流量识别与特征提取方法及装置。方法包括：在流量采集位置收集连续的以太网数据包，为每个数据包赋予唯一标号，依据标号将数据包存储在指定的BRAM缓冲区内；解析缓冲区中数据包的头部字段，包含负载长度和五元组字段，通过三阶位混合哈希方法将五元组数据映射到加密流量流表，输出负载长度；依据负载长度采用动态负载信息复杂度计算方法计算数据包的负载信息复杂度；根据数据包的负载信息复杂度计算加密流置信值，采用投票机制筛选出加密流；对筛选出的加密流进行信息解析提取特征。本发明通过三阶位混合哈希方法提高了映射的均匀性和效率，利用FPGA的高效并行处理能力，显著提高加密流量的识别效率。
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公开(公告)号：CN118659986A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411143981.5
申请日：2024-08-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L43/024 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的渐进式业务流量分类方法和装置，所述方法包括：通过设置初始时间窗口大小，阶段性地收集数据包，构建模型的特征输入和索引；输入到渐进式一维卷积神经网络对网络流量数据的时间序列特征进行学习，根据实际数据包使用数量动态选择输出头输出分类结果，将分类结果进行置信度评估；根据评估结果重新反馈给数据包时间窗口大小，从而灵活调整分类时所需数据包数量。本发明通过渐进式处理策略，有效应对数据中心环境下高速且复杂的网络流量，可以及时做出分类决策，显著提高处理速度和响应能力，本发明在数据中心网络管理，特别是在网络资源分配、服务质量保障及安全监控方面，展现了广泛的应用潜力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118551946A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411022230.8
申请日：2024-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/40 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供了一种基于随机采样和贝叶斯分析的多线路间票款清分方法，包括：读取OD记录信息和行车信息储存到数据库中；生成存在多种换乘方式的OD对的出行链集合；筛选出选定窗口时间内的OD记录，对旅行时间进行万分位统计，约减出行链集合；给定OD记录后，随机采样取得走行时间，得到在特定出行链下的单次出站时间；使用蒙特卡洛方法对走行时间随机采样重复上一步取得出行链下的出站时间，得到出站时间在所有出行链上的频率估计，计算出行链在给定进站时间下的条件概率；将贡献率与条件概率结合获得交易票款对线路间的分配。本发明在无需在车站部署WIFI探针或者监控追踪乘客出行链的情况下，提供了一种经济有效的票款清分方法。
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公开(公告)号：CN118283148B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410714356.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L69/22 , H04L69/329
Abstract: 本发明公开了一种跨平台应用层协议解析器自动生成方法及装置。方法包括：定义协议中的所有消息类型、数据流转关系及消息内部字段，对特殊字段进行条件和分支解析的逻辑定义，并设置事件监听器；对规范文件进行词法、语法分析，生成反映协议解析逻辑的抽象语法树；对生成的抽象语法树的各个节点进行合法性审查；递归遍历检查后的抽象语法树并对节点应用转换逻辑，生成平台无关的中间表示；对生成的中间表示进行相关处理和优化，并映射为具有高性能的解析器C++源代码。本发明利用智能解析定义语言实现了一套完备的自动化处理流程，加强了对应用协议结构和解析逻辑的描述能力，显著提高了跨平台的应用协议解析器的开发效率和执行性能。
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公开(公告)号：CN118316603A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410720699.2
申请日：2024-06-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的加密流量识别与特征提取方法及装置。方法包括：在流量采集位置收集连续的以太网数据包，为每个数据包赋予唯一标号，依据标号将数据包存储在指定的BRAM缓冲区内；解析缓冲区中数据包的头部字段，包含负载长度和五元组字段，通过三阶位混合哈希方法将五元组数据映射到加密流量流表，输出负载长度；依据负载长度采用动态负载信息复杂度计算方法计算数据包的负载信息复杂度；根据数据包的负载信息复杂度计算加密流置信值，采用投票机制筛选出加密流；对筛选出的加密流进行信息解析提取特征。本发明通过三阶位混合哈希方法提高了映射的均匀性和效率，利用FPGA的高效并行处理能力，显著提高加密流量的识别效率。
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公开(公告)号：CN118283148A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410714356.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L69/22 , H04L69/329
Abstract: 本发明公开了一种跨平台应用层协议解析器自动生成方法及装置。方法包括：定义协议中的所有消息类型、数据流转关系及消息内部字段，对特殊字段进行条件和分支解析的逻辑定义，并设置事件监听器；对规范文件进行词法、语法分析，生成反映协议解析逻辑的抽象语法树；对生成的抽象语法树的各个节点进行合法性审查；递归遍历检查后的抽象语法树并对节点应用转换逻辑，生成平台无关的中间表示；对生成的中间表示进行相关处理和优化，并映射为具有高性能的解析器C++源代码。本发明利用智能解析定义语言实现了一套完备的自动化处理流程，加强了对应用协议结构和解析逻辑的描述能力，显著提高了跨平台的应用协议解析器的开发效率和执行性能。
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公开(公告)号：CN118097564A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410473111.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 南京国电南自轨道交通工程有限公司 , 南京信息工程大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06T19/00
Abstract: 本发明设计了一种基于虚拟现实技术的地铁场景图像样本仿真构建方法。这种方法利用虚拟现实技术创建合成的地铁站场景图像，包括模拟行人的外观、姿态、动作等各种变化。通过这种方式，可以生成大量具有多样性和复杂性的图像样本，以用于训练和测试行人物体目标检测算法。这种方法的优势在于，它克服了真实数据集受限的问题，提供了更丰富的数据样本，有助于提高目标检测算法在地铁站场景中的准确性和鲁棒性。通过虚拟现实技术，研究人员可以精确控制场景的各个方面，从而更好地满足算法训练的需求。这对于加强地铁站安全监控系统等领域的人体检测技术具有积极的推动作用。
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