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公开(公告)号：CN116821732A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210267539.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F16/215
Abstract: 本发明属于船舶AIS数据聚类技术领域，设计一种自适应时空间维度船舶频繁活动区域抽取方法，用于解决目前频繁活动区域的提取方法仅关注轨迹数据空间信息，而忽略时间信息，导致提取的频繁活动区域不够准确的问题。该方法包括以下步骤：S1)对船舶AIS数据进行预处理；S2)采用网格密度峰值聚类算法提取单一时空粒度的船舶频繁活动区域；S3)多时空粒度的船舶频繁活动区域提取。本发明采用一种自适应时空间维度船舶频繁活动区域抽取方法，在保证船舶AIS数据信息比较完整的前提下，进行聚类分析提取船舶频繁活动区域。本发明相较于传统的船舶频繁活动区域提取方法能够更有效的提取出多时空粒度下的船舶频繁活动区域，实现了多时空粒度下提取船舶频繁活动区域目的，提高了船舶频繁活动区域提取的准确度。
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公开(公告)号：CN116797976A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310773111.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于视频时间识别技术领域，具体涉及一种基于视听模态融合的视频事件识别方法；该方法包括：获取待识别的视频并对其进行划分，得到视觉信息和音频信息；对视觉信息和音频信息分别进行特征提取，得到视频特征和音频特征；根据视觉特征和音频特征采用音频调节视觉信息注意模块对视觉特征进行增强，得到增强的视觉特征；将音频特征和增强后的视觉特征输入到时间注意力模块中进行处理，得到时间权重；将音频特征和增强后的视觉特征输入到通道注意力模块中进行处理，得到通道权重；采用融合注意力模块对时间权重和通道权重进行处理，得到视频事件识别结果本发明可以更好的在音视频双模态的情况下进行事件的识别。
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公开(公告)号：CN116208337A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211455446.4
申请日：2022-11-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/32 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06N3/0464 , H04L9/40 , H04B10/25 , H04Q11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的OFDM‑PON物理层认证方法，属于光纤通信安全领域。该方法采用PCA算法和1D‑CNN相结合的OFDM‑PON物理层认证方法，在样本预处理过程中，将OFDM光谱数据作为发射机硬件指纹特征的载体，利用PCA算法来提取光谱数据的主要成分，并通过1D‑CNN来学习和分类这些硬件指纹特征。本发明能增强神经网络检测非法用户的能力，同时降低加密的复杂度。
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公开(公告)号：CN117879783B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410040935.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，特别涉及一种基于动态参数表的DFMA系统的密钥分发方法及系统，方法包括发送端和接收端采用相同的混沌系统和参数寄存器，参数寄存器中存储下次加密所需的索引值，混沌系统中还设置有一个动态参数表和一个静态参数表，每一个索引值对应一个动态参数表中的位置和一个静态参数表中的位置，每一次发送端或接收端利用参数寄存器的参数产生密钥对发出或者收到的信息进行加密或解密，发送端随机产生一个索引更新参数寄存器并将该索引加密后发送给接收端；本发明不仅能够有效抵抗明文攻击，还提高了接收端解密的速率。
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公开(公告)号：CN116743268A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310737191.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向软件定义光网络的物理层干扰攻击恢复方法，属于光纤通信安全技术领域，包括以下步骤：S1：定义宏观的光网络物理层信号干扰攻击恢复框架；S2：搭建带内、带外干扰攻击实现的16QAM双偏振波分复用相干通信系统；S3：构建并训练基于机器学习的端到端攻击恢复模型；S4：定义轻度、强度带内干扰攻击；S5：定义轻度、强度带外干扰攻击；S6：通过训练好的基于机器学习的端到端攻击恢复模型实现不同攻击强度、不同攻击类型的干扰攻击恢复。本发明实现了攻击的不耗费额外光路资源且高恢复率的恢复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114697096A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210286036.5
申请日：2022-03-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于入侵检测领域，涉及基于空时特征和注意力机制的入侵检测方法。该方法包括以下步骤：S1)将所用的数据进行预处理；S2)采用多尺度卷积神经网络提出数据的空间域特征；S3)采用双向长短记忆网路提取数据的时间域特征；S4)将融合后的时间特征加入注意力机制并通过softmax分类器分类。提出一种基于空时特征集合和注意力机制的入侵检测方法，该方法根据入侵检测数据具有空时特征的特性，从不同角度充分提取特征信息，相对于传统的入侵检测方法更加的强大，具有更优的入侵检测性能。
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公开(公告)号：CN113055850A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110240672.X
申请日：2021-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于空天地一体化领域，涉及无人机巡航和无人机辅助通信技术领域，具体涉及一种无人机巡航通信的能量最小化方法。包括：建立无人机与地面节点之间的通信，设置满足边界节点通信的最小吞吐量Q，在边界节点达到最小吞吐量的前提下计算满足地面节点通信的无人机最优飞行速度；将整片矩形区域网格化，确定无人机最大化区域覆盖同时最小化能耗的飞行路径；计算无人机飞行时间、飞行通信相关的能量、无人机悬停时间和悬停通信相关的能量；计算在整个系统下无人机实现巡航通信的最小化能量。本发明能实现全区域通信覆盖，该发明在提升系统可行性的同时实现无人机通信的节能降耗。
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公开(公告)号：CN116961767B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311050452.6
申请日：2023-08-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B10/50 , H04B10/516 , H04B10/61 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于光学傅里叶变换的可重构模式匹配系统，包括：源序列调制模块、光学傅里叶变换模块、目标序列产生模块、共轭相乘模块、光学傅里叶逆变换模块、相干接收模块；根据原始调制信号序列将激光载波调制为源光信号；对源光信号进行光学傅里叶变换得到频域源光信号；将目标序列映射为目标电信号并进行快速傅里叶变换得到虚部信号和实部信号；根据虚部信号和实部信号对频域光信号进行调制得到频域光信号；对共轭相乘后的频域光信号进行光学傅里叶逆变换得到时域光信号；根据激光载波对时域光信号进行解调，获得目标序列和原始调制信号序列的匹配结果。
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公开(公告)号：CN116743254A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310786146.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于可变光纤信道指纹的OFDM‑PON物理层认证方法，属于光纤通信安全领域，将ONU与OLT之间的传输光纤分为主干光纤和分支光纤两段，通过调节分支光纤的长度来实现可变的光纤信道指纹，利用光谱作为光纤信道指纹特征的载体，在OLT端使用光谱分析仪来导出每个ONU设备的OFDM光谱数据，然后用主成分分析法对采集的原始OFDM光谱数据进行初次特征提取和降维，最后再利用一维卷积神经网络来分类识别。本发明不需要加密算法参与，而且认证流程更为简单。
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公开(公告)号：CN116208337B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202211455446.4
申请日：2022-11-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/32 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06N3/0464 , H04L9/40 , H04B10/25 , H04Q11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的OFDM‑PON物理层认证方法，属于光纤通信安全领域。该方法采用PCA算法和1D‑CNN相结合的OFDM‑PON物理层认证方法，在样本预处理过程中，将OFDM光谱数据作为发射机硬件指纹特征的载体，利用PCA算法来提取光谱数据的主要成分，并通过1D‑CNN来学习和分类这些硬件指纹特征。本发明能增强神经网络检测非法用户的能力，同时降低加密的复杂度。
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