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公开(公告)号：CN118803277A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411258882.1
申请日：2024-09-10
Applicant: 暨南大学
IPC: H04N19/70 , H04N19/46 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/098 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于信息解纠缠的协同非正交图像语义通信方法及系统，该方法包括下述步骤：获取目标的两视图图像，将随机高斯矩阵与图像像素矩阵相连接，得到图像拼接矩阵；构建并训练两视图分布式协作联合信源信道编码模型；基于训练后两视图分布式协作联合信源信道编码模型完成图像恢复、分类和聚类任务；图像拼接矩阵经联合信源信道编码器映射为语义信息，将私有信息和公共信息拼接得到编码信息，编码信息通过空中聚合得到空中聚合信息，联合信源信道解码器恢复得到两视图图像；将公共信息作为输入，基于KNN算法进行图像分类，基于k‑means聚类算法获得图像聚类结果。本发明能实现协同传输，提高频谱利用效率，减少传输信息的冗余。
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公开(公告)号：CN115021759B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210561794.3
申请日：2022-05-23
Applicant: 暨南大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于二值最小二乘法的二值稀疏信号恢复方法及系统，该方法步骤包括：基于BLS算法进行二值稀疏信号恢复，输入噪声观测向量和感知矩阵；初始化数据，包括初始化迭代次数、估计支集、估计稀疏信号、残差向量和预计算常数；设置迭代停止条件，在BLS算法每次迭代中，找到感知矩阵中与上一迭代得到的残差向量最相关的一列，记为索引sk，通过减去感知矩阵对应索引为sk的列向量更新残差向量，直到迭代停止，输出估计稀疏信号；本发明提高了稀疏信号恢复效率，并设置了恢复稀疏信号的充分条件，解决了稀疏信号恢复质量不高的问题，提高了稀疏信号的恢复性能。
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公开(公告)号：CN114826364B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210433379.X
申请日：2022-04-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面辅助的分布式主被动互惠传输方法，该方法包括下述步骤：对智能反射面的反射单元分组；配置分组后的反射相位，基站采用M进制的相位调制或幅相调制将主动信息调制成符号s并发射出去，智能反射面将被动信息调制成被动用户接收天线索引m；主动用户采用最大似然检测算法解调出主动信息，被动用户采用非相干的贪婪检测算法解调出被动信息；同时进行主动传输和被动传输，主动传输采用相位或幅相调制通过基站，每次将主动信息传输至主动用户，被动传输共用主动传输的电磁波并利用被动用户的多根天线索引，每次将被动信息传输至被动用户。本发明能满足将主被动信息传输至不同接收机的需求。
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公开(公告)号：CN113746617A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110950875.8
申请日：2021-08-18
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , H04L29/06 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及一种基于混沌压缩加密的图像传输与重构方法和装置，属于图像安全传输领域，所述方法其包括：对原始图像进行分块二维压缩加密；多信道传输密文和密钥种子；对接收数据进行迫零预处理；利用密钥种子构造混沌观测矩阵，再结合交替方向乘子法算法解密各个子图像信息并恢复原始图像信息，实现图像的安全存储与传输。本发明实现了在图像信息规模大、带宽资源少的情况下，依然能保证数字图像安全的传输、存储以及高效高质量的图像加解密。
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公开(公告)号：CN118606827B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411080323.6
申请日：2024-08-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2415 , G16Y30/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F18/10 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开了一种分布式物联网设备的射频指纹识别方法及系统，该方法包括下述步骤：构建分层分布式网络拓扑结构；接收时域射频信号得到正交幅度调制信号样本，并进行数据增强和数据预处理；基于短时傅里叶变换处理成频谱图；构建射频指纹识别模型，基于联邦学习循环迭代地执行本地训练和全局训练；将频谱图作为本地训练射频指纹识别模型的训练集，本地节点基于训练集训练射频指纹识别模型；全局节点将更新后的模型参数下发给本地节点；各个本地节点同步训练后的射频指纹识别模型，射频指纹识别模型将射频信号转化为射频指纹，识别出射频设备的身份，并监控在域情况。本发明能够实现更高准确率的指纹识别，实现数据不出域且节点间协同训练的特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113935882B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111134369.8
申请日：2021-09-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T1/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积特征融合的水印去除方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取图像数据库，其中，图像数据库包括水印图像；将所述水印图像输入多任务水印分割网络，得到初步去除水印的第一图像、预测的水印图案、预测的水印掩码和预测的水印嵌入强度；根据所述水印图像、所述水印图案、所述水印掩码和所述水印嵌入强度，得到初步去除水印的第二图像；将所述第一图像和所述第二图像进行拼接，得到拼接图像；将所述拼接图像输入基于注意力模块特征选择的优化网络，得到去除水印的图像。本发明提出的水印去除方法，通用性强，能适用于各种嵌入强度、各种颜色的水印的去除。
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公开(公告)号：CN116506852B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310264552.2
申请日：2023-03-16
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W12/0431 , H04W12/041 , H04W12/00 , H04W12/122 , H04W12/03 , H04L9/08 , H04L12/44 , G16Y40/50 , G16Y40/10
Abstract: 本发明涉及分布式物联网安全技术领域，提出一种节点易损坏环境下的分布式物联网密钥安全分发方法及系统，包括：共享节点生成密钥；共享节点生成符合要求的素数列，分发素数并调整各层阈值；共享节点生成每个参与节点持有的秘密份额并分发；共享节点计算较高层级向较低层级共享的秘密份额并分发；共享节点构造验证秘密的有效性的检验份额并广播检验份额与生成检验份额的单向函数；参与节点构建随机组件，重构秘密并校验秘密的有效性，如果秘密无效，识别恶意参与节点并输出恶意参与节点集合。本发明具有识别恶意参与节点的能力，具有计算量小，网络拓扑结构抗损坏性强，无线传感器网络鲁棒性强的特点。
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公开(公告)号：CN115694814B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310000447.8
申请日：2023-01-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式物联网数据安全共享设计方法及系统，该方法包括下述步骤：共享节点计算每一个参与节点的秘密份额及其隐私保护，共享节点通过安全信道向每一个参与节点分发秘密份额，参与节点构成群组并向共享节点传递自身的群签名份额，共享节点校验群签名的有效性，签名校验成功后，共享节点将收集到的各个参与节点的秘密份额通过安全信道发送给每个参与秘密重构的参与节点，多个参与节点协同重构秘密。本发明能够解决现有技术存在的原始数据泄露问题与安全秘密共享问题，能够实现在分布式物联网的条件下，共享方进行隐私保护的指数计算的安全传输，实现在分布式物联网的条件下在参与方结点中的安全共享与重建。
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公开(公告)号：CN113473457B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110711353.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的非正交安全编码方法，该方法包括以下步骤：信道估计和密钥分发步骤：将需加密目标用户的解密密钥需要嵌入到导频序列中，将导频和密钥一块发送给需加密目标用户；第一调制步骤：对多组信息比特进行第一加密处理得到第一加密数据，第一加密处理包括无冗余比特调制和加冗余比特调制；第二调制步骤：对第一加密数据进行高维调制得到第二加密数据；解调解密步骤：根据多用户联合检测进行处理第二加密数据，判断是否为当前终端的个人信息，若是，则进行解密处理，解密处理为结合第一加密处理、高稀疏码字映射以及第二加密处理的逆处理。该方法实现了高频谱效率和隐私保护的非正交传输。
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公开(公告)号：CN114125728B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202111460499.0
申请日：2021-12-02
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W4/06 , H04W4/38 , H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/043 , H04W12/08 , H04W12/60 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种无人机网络中轻量级、隐私保护的信任评估方法及系统，方法包括以下步骤：S1、系统初始化，地面控制站初始化；S2、无人机注册，无人机以离线方式向GCS发出注册申请，GCS为无人机分配唯一标识符并安装可信平台模块；S3、秘密消息请求，无人机向GCS请求获取其秘密信息；S4、数据交换，无人机根据其机载传感器的信息生成数据，并将其广播至附近其他无人机。本发明同时实现了高精确度的信任评估和强隐私保护，且能够在较低的计算、通信与存储开销的情况下，显著提高数据融合结果的准确率，并在诸多方面的表现优于现有方法。
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