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公开(公告)号：CN103344968B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310238879.9
申请日：2013-06-17
Applicant: 中南大学
IPC: G01S19/26
Abstract: 本发明公开了一种INS辅助的北斗信号快速捕获的方法，首先计算载体和卫星运动产生的多普勒频率；将多普勒频率传给接收机的捕获环路，使得环路的载波NCO调整载波频率；将中频信号与本地载波信号混频，得到同相和正交两路信号，并分别与本地信号进行相关运算；将每一次运算后得到的相关值储存在缓存中，得到一个M×N的矩阵；将同相和正交支路的相关值构成一个复数矩阵，判断其是进入跟踪模块还是重新进行捕获，直到捕获到为止。本发明充分发挥其结合了时域捕获和频域捕获的优点，在匹配的时候采用了匹配滤波器组，节省了捕获时间，能在高动态环境下迅速完成对信号的快速捕获，将正交和同相两路信号的相关值合并到一个矩阵进行FFT变换，节省了硬件资源。
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公开(公告)号：CN104394021A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410745810.X
申请日：2014-12-09
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于可视化聚类对网络流量进行异常分析的方法，步骤为：1)对网络流量监控数据记录进行预处理；2)对流量数据进行RadViz可视聚类，得到网络流量特征类似的流量时隙聚类；3)归纳2)所得到的流量时隙聚类的网络流量特征，得到流量特征异常的聚类；4)对2)所得到的流量时隙聚类过滤选择，得到不在聚类内离散的时隙点；5)结合IPPort矩阵对3)4)所得到的流量异常聚类中的和离散的时隙点进行分析。本发明能结合多角度快速对网络流量进行协同过滤，高效分析出网络流量的异常。
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公开(公告)号：CN119292895A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411425225.1
申请日：2024-10-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请涉及系统测试技术领域，提供了一种基于可达性预测模型的测试用例过滤方法及相关设备，该方法包括：生成目标系统的函数调用图和多个控制流图，并进行整合得到过程间控制流图；基于过程间控制流图计算测试用例的可达性表征；对测试用例进行特征提取得到用例特征，并构建测试用例的关联图；基于用例特征、关联图，利用可达性预测模型进行可达性预测，得到预测可达性表征；利用所有预测可达性表征和所有可达性表征对可达性预测模型进行优化，并利用优化后的可达性预测模型对目标测试用例进行可达性预测，得到最终可达性表征；根据最终可达性表征对目标测试用例进行过滤，得到过滤结果。本申请的方法能够提高测试用例过滤的泛用性。
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公开(公告)号：CN114826563B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210176318.X
申请日：2022-02-25
Applicant: 中南大学
IPC: H04L9/08 , H04B10/079 , H04B10/70 , H04B13/02 , H04B17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于蒙特卡罗的水下链路连续变量量子密钥分发系统及方法，所述系统包括通过水下链路连接的发送方和接收方，所述发送方首先生成多模纠缠态，再对其中的B态进行编码、减光子操作和密钥分发，所述接收方将自身生成的多模纠缠态与接收的分发信号干涉后，进行零差检测，根据检测结果与发送方进行纠错和保密增强，获得最终的安全密钥；本发明通过制备多模纠缠态，并对其进行减光子操作，使密钥分发的密钥率提高，传输距离延长。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116126734A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310352253.4
申请日：2023-04-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种针对操作系统的内核模糊测试方法及防护方法，包括获取原始数据种子池；挑选种子并执行目标程序，保留遍历路径为稀有路径的种子；将保留的种子执行内核程序，根据内核程序出现的异常情况将种子划分为异常种子和正常种子；针对异常种子作异常原因分析、正常种子作新路径触发判定，挑选满足条件的种子；针对满足条件的种子，统计其触发的所有路径对应的次数，完成遍历稀有路径的种子的判断；针对上述种子进行变异处理；将种子池中的全部种子重复循环上述步骤，直至满足设定的条件，完成内核模糊测试。本发明还公开了一种包括所述针对操作系统的内核模糊测试方法及防护方法的防护方法。本发明方法覆盖率高、可靠性好且测试效果更好。
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公开(公告)号：CN113012066B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110277055.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参数化玻色采样的量子线路学习方法，包括设计量子线路学习框架并准备输入态；设计参数化玻色采样量子线路；线路参数初始化；计算参数化玻色采样的酉变换并得到输出态，计算输出态中不同光子配置的概率排列组合概率分布并后处理；对比后处理的概率分布与目标概率分布并计算损失函数；根据损失函数更新线路参数；重复上述步骤得到训练后的概率分布。本发明还公开了包括所述基于参数化玻色采样的量子线路学习方法的图像模糊方法。本发明在玻色采样模型中引入参数化的结构，得到了如神经网络的参数化玻色采样模型，实现了函数拟合的功能，能够通过量子计算机对大数据时期的大量数据的处理和分析。
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公开(公告)号：CN113190659B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110728240.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/126 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于多任务联合训练的文言文机器阅读理解方法，包括如下步骤：建立基于多任务联合训练的文言文机器阅读理解模型，然后对文言文进行多任务联合训练；文言文机器阅读理解模型包括：上下文抽取模块、多模型编码模块、双向匹配模块、断句模块和答案分类模块；用上下文抽取模块，对文言文进行抽取，将结果输入多模型编码模块处理；用多模型编码模块对文言文编码，获得其向量化表示；用门机制将其融合；将所得结果输入双向匹配模块和断句模块中处理，用答案分类模块处理双向匹配模块和断句模块的输出结果，得到最终结果。本发明能够准确地针对文言文进行断句处理，并且能够兼顾古文与现代文同时存在的情况，更准确地处理文言文。
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公开(公告)号：CN111783990A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010620682.1
申请日：2020-07-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯玻色采样的单向函数设计方法，包括确定单向函数的输入值；通过g算法将输入值进行引申得到标准输入；确定高斯玻色采样所采用的线性光学网络；确定高斯玻色采样的粗粒化输出结果；采用后处理g算法将最大概率条目的标签重新排列；将标签序列进行编码得到单向函数的输出。本发明还公开了包括所述基于高斯玻色采样的单向函数设计方法的密码验证方法。本发明通过采用高斯玻色采样及其粗粒化过程，由输入可以很容易得到输出，而由输出逆推输入是很困难的，因此实现了单向函数的功能，而且本发明方法简单快捷，单向性好，可靠性高，效率也较高。
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公开(公告)号：CN108377192B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810164266.8
申请日：2018-02-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种无代理量子比特承诺协议的终端互信构建方法及模拟装置，方法包括：步骤1：相互通信的终端获取目标比特；步骤2：承诺终端生成承诺消息，并发送给验证终端；步骤3：验证终端验证承诺终端是否是合法承诺方，若是，验证终端与承诺终端之间通信可信任，否则，验证终端终止与承诺终端的当前通信；其中，验证终端将解密后的承诺消息与目标比特进行比较得到验证控制比特或者得出承诺终端不是合法承诺方的结论；验证终端再比较验证控制比特与承诺比特是否相同，若相同，承诺终端是合法承诺方，否则，承诺终端不是合法承诺方。本发明使通信终端在没有第三方公共平台作用下建立信任，提高通信安全同时降低了通信协议的复杂度。
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