一种基于区块链评价和协调机制的演化博弈安全策略方法

    公开(公告)号:CN118945665A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410924093.0

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 本发明涉及一种基于区块链评价和协调机制的演化博弈安全策略方法,属于网络安全领域。该方法提出一种区块链协调机制来限制复杂网络中SJ(友好次干扰机(Secondary Jammer,SJ))对主用户PU的影响,并考虑能量采集认知无线电EH‑CR网络中次用户SU在感知阶段面对的主用户仿真攻击PUEA和干扰攻击、以及在传输阶段同时面对窃听攻击和干扰攻击的三种不同安全威胁情况下提出演化博弈攻防模型;通过研究次用户SU和恶意用户MU双方玩家的动态特性,调整SU感知阶段的能耗成本或MU行为策略的奖惩来限制恶意攻击的概率,以此提高网络系统的安全收益。

    一种基于P-MADDPG的干扰与窃听攻击下认知通信资源分配方法

    公开(公告)号:CN119316963A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411368888.4

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于P‑MADDPG的干扰与窃听攻击下认知通信资源分配方法,属于认知通信资源分配领域。该方法包括:(1)提出一个考虑干扰和窃听共存的多用户分布式能量采集认知通信网络模型;(2)提出一种基于优先经验回放PER机制与CTDE架构的多智能体强化学习算法MADDPG相结合的P‑MADDPG资源分配方法,以应对步骤(1)模型在传输阶段的干扰攻击和窃听攻击,实现认知通信资源分配。本发明能够解决在干扰与窃听攻击下的针对多用户分布式的能量采集认知通信网络发射功率、传输时间和辅助干扰功率分配问题,提升SU网络的平均保密速率。

    一种基于基站切换数据的车速估计误差的评价方法及系统

    公开(公告)号:CN114818905B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202210423409.9

    申请日:2022-04-21

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于基站切换数据的车速估计误差的评价方法及系统,该方法包括以下步骤:步骤S1:不断获取车辆在移动过程中不同时刻的数据,包括移动通信服务相关数据和位置数据,形成数据集;步骤S2:通过K‑mean聚类对数据集中数据进行聚类,获得两组基站切换数据,并确定各组基站切换数据的基准点位置;步骤S3:基于步骤S2确定的基准点建立基准线,将基站切换数据中的数据点投影到基准线上并计算基准点与基站切换数据中的数据点在基准线上的对应点之间的距离;步骤S4:计算获得基站切换数据的期望和标准差,以此计算行驶速度估计的误差并输出结果。该方法及系统有利于方便、快捷地分析评价行驶速度估计的误差。

    演化博弈的能量采集认知物联网对抗主用户仿真攻击方法

    公开(公告)号:CN115811731A

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN202211475040.2

    申请日:2022-11-23

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出演化博弈的能量采集认知物联网对抗主用户仿真攻击方法,针对应用能量采集技术的认知物联网场景,该场景中的自私次用户节点可通过能量采集技术补充能量,所述方法先建立包括信用参数和惩罚参数的奖惩机制,再利用演化博弈分析自私次用户和正常次用户的动态及攻防机制,然后通过调整惩罚参数来降低自私次用户的攻击概率,以最大化空闲频谱的利用率和正常次用户的吞吐量;本发明能提升采用能量采集方案的认识物联网中正常次用户的吞吐量。

    基于长短期记忆神经网络的编码特征识别方法

    公开(公告)号:CN115314158A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210913765.9

    申请日:2022-08-01

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆神经网络的编码特征识别方法,主要是解决如何使用LSTM网络对不同代码速率的卷积码特征进行识别的问题,而提供的一种编码特征识别方法。本发明针对接受到的LDPC码信号,仿真生成高斯白噪声信道下的信号数据集,并将其按一定比例分割作为网络结构的训练,验证和测试使用,利用训练数据进行网络结构参数的训练,以建立输入数据与编码特征的映射关系,训练完毕后可让LSTM神经网络能够识别出LDPC码的特征,并提高识别率。

    基于卷积神经网络的电磁频谱信号编码特征识别方法

    公开(公告)号:CN115270880A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210914906.9

    申请日:2022-08-01

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电磁频谱信号编码特征识别方法,通过使用卷积神经网络对不同代码速率的卷积码特征进行识别,提高识别率而提供的一种编码特征识别方法。本发明针对接受到的卷积码信号,仿真生成高斯白噪声信道下的信号数据集,并将其按一定比例分割作为网络结构的训练,验证和测试使用,利用训练数据进行网络结构参数的训练,以建立输入数据与编码特征的映射关系,训练完毕后可让卷积神经网络能够识别出卷积码的特征。

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