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公开(公告)号：CN102736354A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210214662.X
申请日：2012-06-26
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 基于双芯光纤的多波长光微分器，涉及光纤通信、光纤传感、光学信号处理技术。本发明包括：可调激光器阵列（1）、电信号发生器（2）、电光调制器（3）、双芯光纤微分器（4）、第一检测系统（51）、第二检测系统（52）。所述双芯光纤微分器（4）为一段双芯光纤，两个纤芯的折射率和纤芯半径完全一样，这样两个纤芯之间的导波模式可以实现完全耦合。两个纤芯的间距为十几到几十微米，双芯光纤的长度为几十厘米，通过改变双芯光纤的长度就可以调整中心波长位置和波长数量。该器件制作的光微分器结构简单、价格便宜、性价比高，并且中心波长位置和波长数量可调。
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公开(公告)号：CN102680134A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210160268.2
申请日：2012-05-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种利用化学腐蚀和化学镀的双参数测量光纤光栅传感器，适用于光纤传感。其特征在于：该传感器是由相位掩膜法制成的光纤布拉格光栅，它被均匀分成两部分，光纤布拉格光栅的左半部分（1）被氢氟酸溶液腐蚀直径变细，并在左半部分上镀上一层金属（2），光纤布拉格光栅的右半部分（3）保持不变。该传感器的制作步骤为：采用相位掩模板法制作光纤布拉格光栅；将布拉格光栅左半部分放入氢氟酸溶液中腐蚀；在腐蚀后的光纤布拉格光栅表面吸附一层易氧化物质；在腐蚀后的光纤布拉格光栅表面生成一层薄金属层；对腐蚀后的光纤布拉格光栅进行化学镀金属。该传感器结构简单，容易制作；温度和应力传感灵敏度得到了提升；可以实现双参数的同时测量。
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公开(公告)号：CN102646308A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210117534.3
申请日：2012-04-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08B13/186 , G01V8/10
Abstract: 一种基于单光纤和单光纤光栅光缆周界安防系统，适用于光纤通信、光纤传感等领域。该系统的光源(1)的输出端接相位调制器(13)的输入端，相位调制器的输出端接Y分支器的第一分支(101)，Y分支器的第二分支(102)接分波器(3)的输入端，Y分支器的第三分支(103)接光纤(4)的一端，敲击信号(5)施加在光纤上，分波器(3)的输出端接光电探测器(6)输入端，光电探测器的输出端接放大电路(7)的输入端，放大电路的输出端接信号处理模块(8)的输入端，信号处理模块的输出端接显示模块(9)和扬声器(10)。该系统结构简单，易于实现，仅需要单根光纤就可以构成干涉场来检测和定位入侵信号。
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公开(公告)号：CN102571210A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110460578.1
申请日：2011-12-31
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B10/12
Abstract: 一种高效经济的毫米波RoF系统，涉及光载无线通信领域。解决了现有RoF系统效率低、成本高的问题。本系统的激光器一路经第一3dB耦合器、第一MZ双电极调制器、第一强度调制器、第二3dB耦合器、第一EDFA光纤放大器、交织器、第一光电转换器、第一毫米波放大器与第一毫米波天线接；另一路经第一3dB耦合器、第二MZ双电极调制器、第二3dB耦合器、第一EDFA光纤放大器、交织器、三端口环形器、光纤光栅、第二光电转换器、乘法器与第二毫米波天线接；本发明主要用于实现高效率、低成本的RoF系统。
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公开(公告)号：CN102364768A
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201110370027.6
申请日：2011-11-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种窄线宽光纤激光器，涉及一种激光器，适用于通信领域。解决了目前光纤激光器很难同时实现窄线宽与高功率，而且结构复杂，可扩展性差的问题。该激光器的第一泵浦源(41)的输出端与第一光纤光栅(21)的一端连接，第一光纤光栅(21)的另一端与第一有源单模光纤(11)的一端连接，第一有源单模光纤(11)的另一端与第一耦合器(31)的第一端口连接，第一耦合器(31)的第三端口与第二有源单模光纤(12)的一端连接，第二有源单模光纤(12)的另一端与第二光纤光栅(22)连接，构成第一个线性腔，同理可得N个线性腔，将N个线性腔用耦合器相互连接。同时实现了窄线宽与高功率，结构简单、可扩展性很强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118172049A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410280035.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链大规模交易的隐私保护与监管的方法，包括交易发出的发送方、交易接收者的接收方、独立的验证方、以及能够打开交易并对交易进行链接溯源的监管方，验证方是共识算法所选取的记账者，验证发送方的交易并记录于区块链上；其中，隐私保护通过Merkle树的成员证明保障交易发送方的身份隐私，监管是指在交易结束后监管方通过该陷门打开交易获得交易的数值与身份隐私。本发明在加密货币的方案设计角度中引入监管，从而达到对违法交易进行监管溯源，进而减少违法交易数量的效果。本发明设计Sigma零知识证明协议能够降低共识算法中引入监管所带来的额外计算与传输开销。
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公开(公告)号：CN116562874B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310473481.7
申请日：2023-04-27
Abstract: 本发明提供一种基于零知识证明的隐私保护跨链交易验证方法，用于解决现有跨链平台难以在隐私保护的前提下验证跨链交易真实性的难题。基于零知识证明与集合成员证明的隐私保护特性，根据跨链交易隐私内容与默克尔树的计算关系，创造性地提出了一种基于零知识证明的隐私保护跨链交易验证方法，源链生成零知识证明以证明跨链交易的真实性，中继链验证零知识证明从而审查跨链交易，实现隐私保护的跨链交易验证方法。本发明提供的方法有效地防止了恶意用户伪造跨链交易；解决了中继链节点存在自主干扰跨链交易执行与隐私泄露的问题；中继节点无需查看跨链交易内容即可零知识地审查跨(56)对比文件Xiaoyan Zhang.Privacy-PreservingCross-Chain Payment Scheme forBlockchain-Enabled Energy Trading《.2021IEEE/CIC International Conference onCommunications in China (ICCC)》.2021,109-114.管章双.基于零知识证明的账户模型区块链系统隐私保护研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑(月刊)，2020年第11期》.2020,12-30.郭朝等.区块链跨链技术分析《.物联网学报》.2020,第4卷(第2期),35-47.
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公开(公告)号：CN117254957A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311232035.3
申请日：2023-09-22
Abstract: 本发明提供一种面向DPoS区块链恶意收购的主动防御方法，属于网络安全防御技术领域，建立博弈模型，确定博弈参与者、博弈策略以及收益；求解纳什均衡；根据不同的投票系统选取放大参数；量化计算DPoS区块链的主动防御安全性。本发明根据博弈理论，将博弈模型延伸到了在DPoS区块链治理领域的具体应用；可以作为在不同的DPoS区块链环境中优化投票系统设计的基础；更加聚焦于区块链治理过程中的主动防御安全，能够提高DPoS区块链在各种投票系统设计下面对恶意收购的主动防御安全性。
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公开(公告)号：CN116962085A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311213109.9
申请日：2023-09-20
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本说明书实施例提供了一种鲁棒的个性化联邦学习方法、装置及系统，方法包括：服务器接收来自多个客户端的模型更新数据，模型更新数据为在客户端上训练的本地模型的参数在训练前后的参数差值；服务器根据模型更新数据，得到各模型更新数据之间的基于α的层位置正则化相似度；服务器针对每一个客户端，根据基于α的层位置正则化相似度，得到模型更新数据的权重；服务器根据模型更新数据的权重和模型更新数据，分别得到各客户端对应的聚合模型更新数据；服务器发送聚合模型更新数据到各客户端。本申请提供的技术方案用以解决在联邦学习中系统中存在恶意攻击者时，通过本地协作训练算法同时训练本地模型和聚合模型来抵御恶意客户端的投毒攻击问题。
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公开(公告)号：CN116527393A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310662319.X
申请日：2023-06-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L9/40 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种面向联邦学习投毒攻击的防御方法、装置、设备及介质，包括：从多个客户端中获取本地数据对应的第一特征嵌入信息，本地数据预存在客户端中，各个客户端中的本地数据为总训练样本的不相交的样本子集；对第一特征嵌入信息与预存的本地数据对应的数据标签进行互信息计算；根据计算得到的互信息对第一特征嵌入信息进行异常特征嵌入剔除，并将剔除后的第一特征嵌入信息作为正常特征嵌入信息；基于正常特征嵌入信息对预存的顶部模型进行训练，以优化顶部模型参数。本发明能够在不借助辅助数据以及不接触客户端底部模型的条件下实现对恶意样本的规避且不影响模型的可用性，适用于纵向联邦学习场景中。
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