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公开(公告)号：CN104898089A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510157843.7
申请日：2015-04-03
Applicant: 西北大学
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/0278
Abstract: 本发明公开了一种基于空间迁移压缩感知的被动式定位方法，属于被动定位领域。所述发明包括部署传感器节点；采集样本区域和待监测区域中参考位置处的矩阵；得到迁移函数；根据所述迁移函数，将所述样本区域的感知矩阵和所述待监测区域中的测量向量进行迁移，得到迁移后的感知矩阵和迁移后的测量向量；根据迁移后的感知矩阵和迁移后的测量向量，利用压缩感知理论恢复目标的位置。本发明通过将样本区域的感知矩阵和监测区域的测量向量进行迁移，并利用压缩感知的定位方法，来确定监测区域中目标的位置信息，从而避免了对待监测区域进行感知矩阵重新构建带来的人力消耗和通信开销，提高了利用压缩感知实现不同区域定位的可行性。
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公开(公告)号：CN103945522A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410140300.X
申请日：2014-04-09
Applicant: 西北大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电压感知的无线传感器网络时间同步方法，该方法包括的步骤有：电压-频偏关系表格建立、本地时间更新、时钟再同步。本算法在频偏估计时考虑到了节点当前工作电压变化对节点频偏造成的影响，提高了频偏估计的精度。同时，由于该算法在时间同步的过程中主要依赖本地信息，大大减少了信息传输次数，从而很大程度上降低了能耗，并且减少了由信息逐层传输带来的误差累积。最后，由于该算法对信息传输的依赖较低，从而解决了野外环境下由于恶劣天气以及节点位置动态变化等造成的通信不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN103491591A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310476866.5
申请日：2013-10-12
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络复杂区域划分方法和节点定位方法。所涉及的划分方法包括：确定无线传感器网络复杂区域的边界节点，得到边界节点集；确定边界节点中的凹节点和凸节点；将无线传感器网络复杂区域划分为多个凸拓扑结构的子区域。所涉及的定位方法包括利用所涉及的复杂区域划分方法对复杂区域进行划分，然后利用传统的定位方法对各子区域进行定位。本发明的方法适合大规模复杂区域的监测，且定位精度高。
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公开(公告)号：CN113395683A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110590420.X
申请日：2021-05-28
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络解码的LoRa剪接通信方法及系统，考虑到LoRa通信吞吐过低且节点的实际寿命低于其官方数据的问题，提出一种发送端剪接发送，接收端通过多特征神经网络解码的通信系统。步骤一：信号发送；以chirp信号为处理单位，网关对节点发送来的原始LoRa信号进行信噪比计算得到对应的剪接率，根据剪接率对chirp信号进行剪切和拼接形成新Payload信号，新Payload信号与Preamble信号拼接形成新LoRa信号，节点将新LoRa信号发送给网关；步骤二：信号接收；步骤三：模型训练；步骤四：利用步骤三获得的神经网络训练模型对接收的LoRa信号进行解码。本发明大幅度降低了LoRa的传输功耗并提升了吞吐。
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公开(公告)号：CN108629380B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810446980.6
申请日：2018-05-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的跨场景无线信号感知方法，该方法首先分别从部署了无线收发设备的原场景和目标场景采集步态或手势对应的无线信号，将收集到的无线信号在进行预处理后，进行特征提取生成训练数据，最后将提取的特征数据输入学习算法中进行学习，最终得到迁移函数，使用该迁移函数可迁移任何新来的未知的数据对象，它是脱机执行的一次性成本，而不需要进行额外的函数关系训练成本。本发明方法解决了跨场景的WiFi感知问题，即利用少量的训练样本训练迁移函数，利用该模型可迁移任意未知的对象到新的目标环境中，从而实现跨场景的识别或认证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112804640A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011589210.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明属于通信领域，公开了一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信方法及系统，该方法通过在接收端对采到的信道RSSI(Received Signal Strength Information)数据用能量上升下降沿来进行片段划分，同时设计了动态恢复策略来抵御共存干扰带来的有效+码字延迟。本发明基于M序列设计了一种具有强抗干扰能力的编码方式，使得信号源对信道RSSI值的扰动呈现稳定特性，从而利用编码特殊的相关性，提出一种合并同步与信息传输的模型，在无需前导码的情况下就能完成异构设备间同步，最终达到在干扰源存在的条件下仍能准确提取WiFi发送端发送空调控制信息的目的。
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公开(公告)号：CN109697162B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201811359582.7
申请日：2018-11-15
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于开源代码库的软件缺陷自动检测方法，包括涉及源代码特征提取技术与自然语言处理中的词向量表示法以及深度学习技术中的双向LSTM框架。该检测方法基于大规模的开源代码仓库Github中的代码变更记录，获取代码变更过程中大量的缺陷代码，通过使用静态代码分析技术，提取缺陷代码片段的数据流特征，利用深度学习中的双向LSTM框架，设计代码缺陷检测模型，为代码缺陷静态检测提供了技术支持，实现了对目标文件进行缺陷检测，在漏报率较低的前提中报告出准确的漏洞位置的功能。
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公开(公告)号：CN108681457B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810446991.4
申请日：2018-05-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于代码下沉与残码解释的Android应用程序保护方法，包括：查找dex文件中需要进行保护的关键方法，包括需要代码反射下沉技术保护的关键代码段和需要多样性虚拟解释Dex残码技术保护的关键代码段；对需要代码反射下沉技术保护的关键代码段进行转化为Native类型和JNI反射翻译操作，编译形成解释性so文件；对需要多样性虚拟解释残码保护的关键代码段进行指令抽取，预处理后进行多样性虚拟，处理结果存储至自定义文件中，编译运行本地层CPP文件，最后形成解释性so文件；将两个so文件进行加载连接，应用程序在加载运行时解释性so文件代替了关键代码段的执行。本发明结合两种不同的保护方法，极大的提升了攻击者攻击的门槛、增大了逆向的成本。
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公开(公告)号：CN110399133A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910554731.3
申请日：2019-06-25
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于前端字节码技术的JavaScript代码优化方法，方法通过提出JavaScript到WebAssembly的转换工具链和设计代码段合并策略，提出一种JavaScript性能优化方案，通过动态符号执行获取程序各执行路径的变量类型信息，并且通过筛选规则获取符合转换条件的代码语句，通过设计JavaScript2C转换规则将JavaScript代码生成C代码，并通过Emscripten编译生成WebAssembly代码段。最后通过单元测试的思想对优化前后的性能和功能一致性进行比较，若性能下降或功能不一致则放弃对该代码段的优化；另一方面，设计代码段合并策略，以代码段间数据依赖关系为基础，通过提供代码段合并策略作为用户代码重构的依据，实现减少数据交互性能损失的目的，进一步提升程序的执行效率。
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公开(公告)号：CN108761542B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201810412422.8
申请日：2018-05-03
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi信号的被动式目标探测方法，通过对采集到的WiFi信号的幅度数据进行巴特沃斯低通滤波、利用方差思想选取对目标探测最敏感的子载波数据、汉宁窗的均值加权平滑算法进行平滑处理的预处理方式，消除环境噪声影响，提取对目标敏感的数据，本发明充分利用一阶绝对差分和小波系数分解与重构两种方法，首次提出一种基于时域和频域的双阈值探测模型，在无需学习的条件下判定探测区域是否有目标出现。
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