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公开(公告)号：CN109862563B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910058251.8
申请日：2019-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/08 , H04W12/122 , H04W12/128 , H04L1/16 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种适用于移动无线网络环境的物理层认证方法及系统。本发明中设认证端已认证来自合法被认证端的第k个数据包，并记录了它的信道特征,被认证端也已收到了来自合法认证端的确认包，并记录其信道特征HBA(k)。被认证端计算认证响应序列YBA(k)，将YBA(k)和第k+1个数据包发送给认证端，认证端根据YBA(k)和HAB(k)，判断当前的数据包是否仍来自被认证端，从而判断被认证端是否为合法终端。本发明系统包括信道特征提取模块，数据处理模块和判定模块。本发明在物理层实现了基于无线信道特征的逐信息包的实时、动态的身份认证，消除了基于身份的欺骗攻击。
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公开(公告)号：CN109819444B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910026929.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W12/0433 , H04W12/06
Abstract: 本发明公开了一种基于无线信道特征的物理层初始认证方法及系统。本发明中被认证端发送认证请求给认证端，认证端发送导频序列给被认证端，被认证端根据收到的导频序列提取无线信道特征，并计算认证响应序列发送给认证端，认证端根据认证响应序列判断被认证端是否为合法终端。本发明系统包括信道特征提取模块，数据处理模块和判定模块。本发明解决了目前物理层认证方法只能用于实现通信过程中的认证，而无法实现用户初次接入网络时的身份认证问题，既能实现单向认证，也能实现双向认证。本发明属于非加密认证，具有复杂度低，通信开销小、延时小和功耗低等特点，实现了轻量级的快速认证，非常适用于资源受限的无线网络终端进行实时身份认证。
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公开(公告)号：CN112859067A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011644479.4
申请日：2020-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的动态目标的监测方法，包括如下步骤：S1利用毫米波雷达发射线性调频信号，经过回波信号与发射信号混频后得到基带差拍信号；S2对得到的信号进行预处理去除寄生调幅干扰、正交混频镜像干扰等影响信号质量的问题；S3利用DFT对含有目标距离信息的差拍信号进行频率的估计，继而转化成距离的估计而实现目标的距离参数测量；S4多个毫米波雷达分布式组网实现目标的三维空间定位。本发明提供的方法能够用于动态目标的监测，通过毫米波雷达获取的原始数据经过预处理、DFT计算和分布式组网实现动态目标的监测方法可用于老人、婴幼儿、精神病患者、大面积烧伤等特殊人群进行体征动态监护。
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公开(公告)号：CN109600222B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910080352.5
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L9/08 , H04W12/041
Abstract: 本发明涉及一种基于信道特征的密钥生成方法，解决现有密钥生成方法无法适用于静态无线环境以及不抗主动攻击的缺陷。本发明方法首先进行随机信号传输，合法通信双方终端A和B各自产生随机信号，并发送给对方；终端A和B收到来自对方随机信号后，生成用于产生共享密钥的初始随机密钥源；终端A和B对生成的初始密钥序列和进行一致性协商，去除或纠正初始密钥序列中的不一致比特，获得一致的密钥序列；最后终端A和B利用保密增强协议，对得到的一致密钥序列进行处理，得到高度保密的最终密钥。本发明在不需要双方信道估计的条件下，提高了密钥的生成速率和密钥的安全性，既适用于静态网络环境，也适用于动态网络环境。
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公开(公告)号：CN111696575A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010570684.4
申请日：2020-06-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的低通气和呼吸暂停检测识别系统，属于睡眠鼾声检测技术领域；包括：通过多个麦克风采集整晚鼾声数据；对采集到的鼾声数据使用波束形成进行降噪；截取整晚鼾声数据中有效的鼾声数据片段；提取鼾声数据片段的声学特征；通过混合神经网络模型对鼾声特征进行正常鼾声、低通气鼾声和呼吸暂停鼾声的分类；根据分类结果，统计整晚低通气鼾声和呼吸暂停鼾声的数量，计算被测者整晚的睡眠呼吸暂停低通气指数AHI，进一步的，通过AHI指数完成对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征OSAHS患者的识别和检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111613210A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010643345.4
申请日：2020-07-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EfficientNeT神经网络的各类呼吸暂停综合征的分类检测系统，属于鼾声检测及疾病判别领域；包括音频采集模块、鼾声提取模块、特征提取模块、鼾声识别模块、统计判断模块，所述音频采集模块，用于采集被测患者整晚睡眠状态时音频；所述鼾声提取模块，用于提取完整音频中所有的鼾声段音频；所述特征提取模块，用于对采集得到的鼾声段进行特征提取；所述鼾声识别模块，用于使用基于EfficientNeT神经网络的模型对所有的鼾声段进行各类鼾声的自动识别与检测；所述统计判断模块，用于对各类鼾声情况的进行统计，并依据AHI指数完成对各类呼吸暂停综合征的分类检测。
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公开(公告)号：CN108595989B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810215031.7
申请日：2018-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种iOS下移动APP安全防护系统及方法。本发明包括安全键盘模块、用户数据安全保存模块、App敏感信息保存模块、源代码保护模块、安全热更新模块的五大安全防护模块对于现有的iOS移动APP存在缺陷和问题进行安全防护。本发明将现存iOS‑App开发过程中常遇到的五个安全问题的解决方案集成到一种安全防护框架方法当中，开发者只需要将安全防护方法运用到App中，正确部署即可对App做出有效的安全防护，方便开发者解决App安全问题，减少开发时间，提高App的安全性。
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公开(公告)号：CN109862563A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910058251.8
申请日：2019-01-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于移动无线网络环境的物理层认证方法及系统。本发明中设认证端已认证来自合法被认证端的第k个数据包，并记录了它的信道特征,被认证端也已收到了来自合法认证端的确认包，并记录其信道特征HBA(k)。被认证端计算认证响应序列YBA(k)，将YBA(k)和第k+1个数据包发送给认证端，认证端根据YBA(k)和HAB(k)，判断当前的数据包是否仍来自被认证端，从而判断被认证端是否为合法终端。本发明系统包括信道特征提取模块，数据处理模块和判定模块。本发明既能实现单向认证，也能实现双向认证。本发明在物理层实现了基于无线信道特征的逐信息包的实时、动态的身份认证，消除了基于身份的欺骗攻击。本发明属于非加密认证，具有复杂度低，通信开销小、延时小和功耗低等特点。
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公开(公告)号：CN114782626B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210393283.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 杭州电子科技大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于激光与视觉融合的变电站场景建图及定位优化方法，首先获取单线激光雷达、惯性传感器IMU、里程计和双目图像数据，进行预处理；然后进行局部定位与建图，构建子地图；在进行激光线程定位与建图的同时，同步进行对双目图像的处理即视觉线程，实现特征点跟踪，判断关键帧；再对获得的关键帧进行目标检测；最后生成语义地标，并投影至子地图；优化子地图，并进行全局优化。本发明方法结合了基于图优化的定位算法和深度学习的优势，可以得到完整的、可供稳定定位的导航地图，大大缩短了特征匹配时间，极大增加了变电站复杂运维场景下的定位的稳定性，并且使得在变电站场景下的导航更加快速和可靠。
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公开(公告)号：CN118071857A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410136135.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于CMA‑Net的多通道磁共振成像方法，包括k空间数据预处理、GRAPPA重建、CMA‑Net网络模型的构建与训练、数据一致性替换与图像重建。所述CMA‑Net网络模型使用复数多尺度级联注意力模块以提高网络的全局特征提取能力，将复数注意门模块嵌入编码路径和解码路径之间的快速连接之中，提高网络对局部感兴趣区域信息的特征提取能力；利用GRAPPA重建结果构建残差连接，联合利用线性插值和非线性插值优点，进一步提高成像质量；构建多角度残差连接，有效缓解梯度消失问题，提高网络性能。实验结果表明，本方法能有效减少多通道欠采样磁共振重建图像的伪影，重建出高质量的磁共振复数图像。
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