-
公开(公告)号：CN115270964A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210903402.7
申请日：2022-07-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于机器学习领域，具体涉及一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法。针对目前恶意流量分类方法中存在的“数据孤岛”问题和原始联邦学习算法存在的数据异构问题，本发明设计并实现了一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法。相较于传统的分类方法，本发明不需要把数据进行集中训练，只需要通过中央服务器聚合各个参与者使用本地数据训练的模型参数来进行协作训练，维护了网络安全厂商的数据安全。相较于原始的联邦学习方法，本发明通过将具有近似数据分布的参与者划分为一个集群，使得每个集群里的数据分布呈现独立同分布，然后再将每个集群串行训练的方法使得联邦学习算法对非独立同分布的数据也呈现较好的效果。实验证明，本发明能够对恶意流量分类呈现较好的效果。
-
公开(公告)号：CN111259279A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010040414.2
申请日：2020-01-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/955 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F21/56
Abstract: 本发明属于网络安全领域，涉及Web安全中攻击URL检测方法，具体的说是一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法。具体的说是一种基于循环神经网络的攻击URL检测方法。使用深度学习中的循环神经网络对攻击URL进行特征提取，能够有效的学习攻击URL中共有的特征。需人工手动编写规则进行匹配，对未知的攻击也可以进行检测。
-
公开(公告)号：CN104636609B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510049964.X
申请日：2015-01-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，尤其涉及低信噪比下加性高斯白噪声信号的去噪方法。本发明根据信号的自相关性，对信号求自相关，所述信号的自相关函数在零点处取得最大值，幅度随着时间差的变化而变化，并不会很快的衰减到很小的值。对混有高斯白噪声的信号进行EMD分解，由于EMD分解的性质，高斯白噪声已不再是真正的白噪声，但白噪声的统计特性近似存在，即所述混有高斯白噪声的信号的自相关函数在零点取得最大值，幅值随着时间差的变化而变化，但其随着时间的衰减很快。利用这种差异可以选取出噪声起主导作用的IMF分量有效降低噪声对信号的影响。在低信噪比条件下，本发明的去噪性能优于传统方法，能够在价低信噪比条件下完成信号去噪。
-
公开(公告)号：CN104994042A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510388089.8
申请日：2015-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明属于通信技术领域，尤其涉及自同步扰码生成多项式的盲识别方法。基于自相关函数的自同步扰码生成多项式的盲识别方法，包括：从接收数据中选取一段数据作为测试序列；线性变换；设置阈值；求取生成多项式的系数等。本发明提供的方法能在未知信源不平衡度及自同步扰码级数等先验知识条件下，仅利用截获的加扰序列识别出自同步扰码生成多项式，算法复杂度小，识别速度快，效率高，在较低的信源不平衡度及较短的截获数据长度情况下仍能有着优异的效果，适用于合作通信与非合作通信领域。
-
公开(公告)号：CN101388687A
公开(公告)日：2009-03-18
申请号：CN200810044932.0
申请日：2008-03-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种芯片可实现的快速高效非合作低信噪比直扩信号检测方法，包括以下步骤：接收数据预整理；预FFT计算；估计时变有偏自相关函数；合成实变无偏自相关函数；计算出四阶互相关统计量；假设检验。本发明使用一种以FFT为核心的覆盖原理(MCT)，用最小的代价计算出理论最优检测器中主要成分，然后通过检测伪码周期参数得以快速地近似实现最优检测器。该方法较最优检测器节省的计算量和存储器大小均在两个数量级以上。其调制信号形式适用范围广，容忍宽Doppler频移，恒虚警，参数检测精度高，在检测性能上更是大大优于已有的伪码周期检测器，且解决了QPSK或更高阶的数字调相的DSSS信号在低信噪比下无法用载频检测器检测的难题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107329131B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710669188.2
申请日：2017-08-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于通信电子技术领域，涉及一种利用粒子滤波的雷达微弱目标检测跟踪方法。本发明的方法首先减少传统粒子滤波的粒子数量，从被跟踪目标可能的分布中采样得到少量的采样点，赋予采样点不同的权重，再对变换后的采样点进行序贯平滑处理，最终输出得到目标位置的估计。仿真结果表明本算法的定位精度高于现有的粒子滤波算法，并且计算开销较低。本算法在信噪比为0dB‑15dB的情况下，总共进行100次蒙特卡洛仿真进行检测，得到了较高的检测概率，而且改进算法的检测概率在7dB时明显优于现有的粒子滤波算法，计算代价也小于现有的粒子滤波算法。
-
公开(公告)号：CN104994042B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201510388089.8
申请日：2015-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明属于通信技术领域，尤其涉及自同步扰码生成多项式的盲识别方法。基于自相关函数的自同步扰码生成多项式的盲识别方法，包括：从接收数据中选取一段数据作为测试序列；线性变换；设置阈值；求取生成多项式的系数等。本发明提供的方法能在未知信源不平衡度及自同步扰码级数等先验知识条件下，仅利用截获的加扰序列识别出自同步扰码生成多项式，算法复杂度小，识别速度快，效率高，在较低的信源不平衡度及较短的截获数据长度情况下仍能有着优异的效果，适用于合作通信与非合作通信领域。
-
公开(公告)号：CN105704672A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610217490.X
申请日：2016-04-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于跳段估算的无线传感器网络定位方法。本发明的方法包括无线传感器网络中的内一个锚节点向整个网络广播一个信标数据包，该信标数据包中包含有对应锚节点的位置信息以及初始值为1的跳段数，信标数据包每传输一次，跳段数加1；未知节点根据接收到的信标数据包，获取对应的锚节点位置信息，并估算出锚节点i,j之间的跳段数hopsij；获取锚节点i的平均跳段距离HopSizei；根据据获得的平均跳段距离和该未知节点收到的信标数据包中的跳段数，对该未知节点进行定位。本发明的有益效果为，在于不增加额外的硬件设备以及不增加算法复杂度的前提下提高算法定位精度。
-
公开(公告)号：CN103075183B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210576519.5
申请日：2012-12-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种探测矿难幸存人员信息的方法，针对矿难时地下和地面信息传递的不便，提出了以矿区内现成金属管道网络为传输媒介，通过震动波传递信息，以地面多个传感器为接收单元，检测矿洞内敲击金属管道产生的震动波来探测矿洞中幸存人员的方案。本发明能可靠地探测出敲击金属管道产生的震动波确定被困人员的存在。
-
公开(公告)号：CN115236588B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210889076.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，特别是涉及一种基于混合分辨率量化的互质阵列波达方向估计方法。本发明首先推导出混合分辨率量化下的互质阵列输出信号模型，并利用混合分辨率的量化数据构造了差分信号。然后基于混合分辨率的量化差分信号，提出了一个原子范数最小化问题来重构一个无噪声、非量化的Toeplitz矩阵。在得到该矩阵后，采用子空间方法进行波达方向估计。本发明方法减少了混合量化带来的信息损失。仿真试验结果表明，本发明方法在利用混合分辨率量化数据进行波达方向估计时，优于其他现有方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
29
records
(took 0.018 seconds)
