一种基于神经网络的硬件木马识别方法

    公开(公告)号:CN103198251A

    公开(公告)日:2013-07-10

    申请号:CN201310103424.6

    申请日:2013-03-28

    Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的硬件木马芯片识别方法,解决了现有识别方法中需人工观察,效率低的问题,实现了硬件木马芯片识别的智能化。该方法包含以下步骤:首先获取所有待检测芯片的侧信道信息并对其进行数据预处理;选取部分待检测芯片进行反剖分析,确定反剖芯片是否含有硬件木马;利用不含硬件木马的反剖芯片经预处理之后的侧信道信息建立芯片特征空间;将所有待检测芯片经预处理后的侧信道信息矩阵投影到该特征空间,得到侧信道信息特征数据矩阵;利用反剖芯片的侧信道信息特征数据及相应的目标输出值建立并训练神经网络;将测试芯片的侧信道信息特征数据送入到已训练完成的神经网络进行判别输出,实现对硬件木马芯片的识别。

    基于单分类支持向量机的硬件木马识别方法

    公开(公告)号:CN103150498A

    公开(公告)日:2013-06-12

    申请号:CN201310105529.5

    申请日:2013-03-28

    Abstract: 基于单分类支持向量机的硬件木马识别方法,属于硬件木马芯片的检测和识别领域,本发明为解决现有利用芯片侧信道信息来识别芯片硬件木马的技术需人工观察图像,存在误差大、效率低的问题。本发明方法包括以下步骤:一、预处理,获取侧信道信息矩阵;二、选择的反剖芯片进行反向分析,确定是否含有硬件木马;三、对于不含硬件木马的反剖芯片,分成训练样本和训练优化样本,四、利用所述训练样本侧信道信息矩阵建立芯片的特征空间;五、得到待检测芯片的侧信道特征数据矩阵;六、进行归一化处理,七、取出训练和训练优化样本归一化数据;八、训练单分类支持向量机来构造最小超球面;九、在最小超球面外,则该待检测芯片为硬件木马芯片。

    一种基于Q-learning算法的无线充电多线圈快速匹配及定位方法

    公开(公告)号:CN120049642A

    公开(公告)日:2025-05-27

    申请号:CN202510510107.9

    申请日:2025-04-23

    Abstract: 本申请提供了一种基于Q‑learning算法的无线充电多线圈快速匹配及定位方法,包括:步骤S1:建立多线圈阵列发射平台,以及实现平台相应能量传输单元灵活切换的供电网络;步骤S2:变换接收线圈的位置情况和不同能量传输单元的开启情况,建立充电环境信息;步骤S3:建立算法模型下的探索环境;步骤S4:智能体在未知环境中探索,依据动作选择策略执行动作,迭代更新Q值表;步骤S5:根据智能体执行动作,计算累计奖励;步骤S6:依据评价网络对智能体输出的动作策略进行评估,判断模型训练策略是否满足初始化要求,是,则实行步骤S7;否,则执行步骤S4;步骤S7:提取Q值表,输出线圈定位与匹配策略。本申请应用于无线充电技术领域。

    一种车架载小型化高速探地雷达抖动补偿方法及补偿系统

    公开(公告)号:CN119217920B

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411764054.5

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明提供了一种车架载小型化高速探地雷达抖动补偿方法及补偿系统,涉及探地雷达探测技术领域,包括数据处理器接收倾斜姿态信息,计算车架倾斜角,补偿处理器接收车架倾斜角度,由补偿处理器对车架倾斜角度信息进行基于路况自适应噪声与角度阈值调整以及多模型切换卡尔曼滤波处理,预测下一时刻车架平台的姿态信息并更新角度阈值;同时补偿处理器依据预测的数据生成补偿运动命令并发送到机械补偿装置的位移控制器;距离补偿算法处理得到运动信息,将运动信息传递给机械补偿装置执行补偿动作。本申请利用卡尔曼滤波处理,自适应噪声与角度阈值调整机制,线性与非线性补偿切换机制进行预测更新,根据路面变化自适应调整,提高数据采集的准确性。

    一种车架载小型化高速探地雷达抖动补偿方法及补偿系统

    公开(公告)号:CN119217920A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411764054.5

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明提供了一种车架载小型化高速探地雷达抖动补偿方法及补偿系统,涉及探地雷达探测技术领域,包括数据处理器接收倾斜姿态信息,计算车架倾斜角,补偿处理器接收车架倾斜角度,由补偿处理器对车架倾斜角度信息进行基于路况自适应噪声与角度阈值调整以及多模型切换卡尔曼滤波处理,预测下一时刻车架平台的姿态信息并更新角度阈值;同时补偿处理器依据预测的数据生成补偿运动命令并发送到机械补偿装置的位移控制器;距离补偿算法处理得到运动信息,将运动信息传递给机械补偿装置执行补偿动作。本申请利用卡尔曼滤波处理,自适应噪声与角度阈值调整机制,线性与非线性补偿切换机制进行预测更新,根据路面变化自适应调整,提高数据采集的准确性。

    一种粗精匹配结合的地磁道路定位方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN118329014B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410488155.8

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明提供一种粗精匹配结合的地磁道路定位方法、系统及存储介质,涉及智能驾驶领域,为解决现有方法计算量大,地磁数据特征维度少,导致算法易受测量噪声影响的问题。包括:步骤一、获取沿路径的地磁标量、三轴地磁矢量、车辆三轴姿态角信息,建立空间序列地磁基准库;步骤二、对基准库进行采样,获取训练集一对预构建的随机森林分类器进行训练,得到粗匹配模型;步骤三、获取训练集二对预构建的多尺度孪生神经网络进行训练,得到精匹配模型;步骤四、获取车辆行驶时地磁强度与姿态角的空间序列;步骤五、使用粗匹配模型确定当前车辆所在道路,使用精匹配模型确定当前车辆所在道路中的位置;步骤六、重复执行步骤四至步骤五,至定位结束。

    一种检测无人机Wireless Power Transfer电路中功率元件缺陷的装置

    公开(公告)号:CN117872075B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202311833889.7

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本申请涉及属于无人机状态监测技术领域,具体为一种检测无人机Wireless Power Transfer电路中功率元件缺陷的装置,包括功率元件、过零检测电路、计时器电路、锁存器电路、比较器电路、驱动板和直流电源;所述功率元件连接直流电源;所述功率元件还连接过零检测电路,所述过零检测电路连接计时器电路,所述计时器电路分别连接锁存器电路和比较器电路,所述锁存器电路也连接比较器电路,所述比较器电路连接驱动板,所述驱动板还连接有信号发生器、计时器电路和功率元件。本申请能够找出已发生缺陷、但还未烧毁的IGBT或MOSFET器件,可提前更换以防止Wireless Power Transfer电路故障,有效防止无线网络中断等业务损失。

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