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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112202767B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202011046899.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于解调符号的QPSK‑OFDM无线设备的非线性射频指纹认证方法，在通用数字通信接收机的基础上，增加了非线性射频指纹认证功能。本发明包括两种判决，第一种是通用数字通信中的符号判决，第二种是射频指纹认证的通信发射机判决，第一种判决属于数字信号的处理范畴，第二种判决属于模拟信号的处理范畴。基于使用正交多项式的用于Hammerstein系统的最小方差无偏辨识技术，称为MVUIT，用于估计复合线性传输信道，估计的线性信道用于均衡后续的有效载荷符号，这些有效载荷符号用于通过MVUIT估计发射机的非线性，用于认证无线设备。仿真表明，有效载荷符号的长度越长，正确的分类性能越好。
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公开(公告)号：CN112202767A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011046899.2
申请日：2020-09-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于解调符号的QPSK‑OFDM无线设备的非线性射频指纹认证方法，在通用数字通信接收机的基础上，增加了非线性射频指纹认证功能。本发明包括两种判决，第一种是通用数字通信中的符号判决，第二种是射频指纹认证的通信发射机判决，第一种判决属于数字信号的处理范畴，第二种判决属于模拟信号的处理范畴。基于使用正交多项式的用于Hammerstein系统的最小方差无偏辨识技术，称为MVUIT，用于估计复合线性传输信道，估计的线性信道用于均衡后续的有效载荷符号，这些有效载荷符号用于通过MVUIT估计发射机的非线性，用于认证无线设备。仿真表明，有效载荷符号的长度越长，正确的分类性能越好。
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公开(公告)号：CN112116016A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011020788.4
申请日：2020-09-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明适用于神经网络模型技术领域，提供了一种基于机器学习的足底图像智能标定方法，通过依次采集足底图像，人工对足底图像进行反射区标定，将人工标定的图像数据作为训练数据发送到图像标定模型，图像标定模型根据训练数据进行训练，得到训练后的图像标定模型，采集待测足底图像，将待测足底图像发送到训练好的图像标定模型进行标定，输出反射区标定结果，从而能够快速对待测足底图像进行反射区标定，操作方便，并且工作效率高，节约了人力成本。
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公开(公告)号：CN108683428A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810499279.0
申请日：2018-05-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于近似解的单载波通信发射机指纹估计与认证方法，该方法基于分别加循环前缀的纯实数与纯虚数子块，根据纯实数子块估计多径信道脉冲响应，根据功放的线性近似放大倍数、信道脉冲响应估计与纯虚数子块进行发射机的IQ不平衡参数组合估计，根据信道脉冲响应及IQ不平衡参数组合估计进行发射机非线性的B‑Spline神经网络模型系数估计。从非线性模型系数估计提取相似因子特征，与IQ不平衡参数组合估计构成发射机指纹的特征矢量，用于通信设备身份的识别或确认，可应用于单载波合作通信设备的跨层高强度认证与防假冒等领域。
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公开(公告)号：CN102244882B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201110232806.X
申请日：2011-08-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动代理的无线传感器网络智能数据采集方法，将任务嵌入到各个移动代理中，派遣到无线传感器网络上，之后，移动代理独立创建它的进程，异步、自主的完成所肩负的任务；移动代理具有的将计算移往数据而并非将数据移往计算的特点，减少了网上原始数据的流量，降低了网络负载，并可以消除网络延迟带来的隐患。
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