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公开(公告)号：CN109831294A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910002292.5
申请日：2019-01-02
Abstract: 本发明实施例提供一种SPN型分组密码抗故障攻击能力评估方法及装置，所述方法包括：获取SPN型分组密码的密文差分；根据密文差分，利用不可能故障差分路径，获取剩余秘钥空间；根据逆代数差分方程，获取剩余秘钥个数；将剩余秘钥个数，输入至预设的算法模型，输出最终攻击次数，以供根据最终攻击次数评估SPN型分组密码的抗故障攻击能力。本发明实施例提供的SPN型分组密码抗故障攻击能力评估方法及装置，结合不可能故障差分攻击和代数故障差分分析能够对SPN型分组密码进行快速的分析，并通过该方法能够有效地模拟激光注入过程中由于扰动产生的冗余故障，有效并准确地预测攻击次数，更加实际和快速地分析分组密码的抗故障攻击能力。
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公开(公告)号：CN119578481A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411628296.1
申请日：2024-11-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/067 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06V10/764 , G06T5/60 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种用于散斑图像分类与恢复的全光神经网络器件及系统，其训练方法为：获取训练样本集，包括原始图像、原始图像经光纤输出的散斑图像以及原始图像对应的分类标签图像。将训练样本输入初始全光神经网络，包括第一卷积层、第二卷积层和全连接层，全连接层包括图像恢复区域和图像分类区域。散斑图像依次在第一卷积层和第二卷积层进行光学卷积运算后，传递到全连接层对卷积结果进行组合，输出恢复图像和分类图像。利用恢复图像与原始图像及分类图像与分类标签图像的均方误差和皮尔逊相关系数构建复合损失函数。最小化损失以更新初始全光神经网络参数直至完成训练，得到训练后的全光神经网络。本发明能够减少噪音和损耗，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN119520054A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411604441.2
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于选择遍历二叉树加密的加密通信方法及系统，包括：利用超混沌模型根据初始密钥分别生成四列混沌序列；利用两列混沌序列对原始比特流进行选择遍历二叉树加密获得第一级加密信号；对第一级加密信号进行SCMA编码和星座映射处理获得16QAM星座图；利用两混沌序列对16QAM星座图进行选择遍历二叉树加密获得第二级加密信号；对第二级加密信号插入导频后执行时间抽取‑快速哈特利变换获得时域传输信号；通过发射器将时域传输信号发送至接收器；实现了大数据量的高安全传输。
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公开(公告)号：CN119484219A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411600750.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种超高阶信号DSM性能增强方法、装置及系统，包括对原始数据进行QAM映射，生成调制信号；对所述调制信号执行预设的PAPR降低步骤，得到峰均功率比降低的OFDM时域信号；对所述OFDM时域信号进行DSM调制，输出PAM4信号，经过数模转换之后将电信号调制到光上，完成光的发送。本发明可以有效提升超高阶信号DSM的性能。
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公开(公告)号：CN119483894A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411591045.0
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , H04B10/516
Abstract: 本申请公开了一种基于类量子噪声流编码的动态传输方法及装置，方法包括：根据初始密钥采用4D超混沌模型生成混沌序列；将初始密钥引入错误比特，划分出两部分不同的矩阵后经过上采样得到密钥流实部BI和密钥流虚部BQ；将原始数据进行串并变换、利用二值化混沌序列对数据实部和数据虚部进行异或处理得到数据流实部EI和数据流虚部EQ；根据所述数据流实部EI、数据流虚部EQ、密钥流实部BI和密钥流虚部BQ，进行类量子噪声流加密处理得到类量子噪声流加密信号；利用混沌序列对类量子噪声流加密信号的子载波和符号点进行置乱得到置乱信号；将置乱信号进行OFDM调制后进入光纤信道进行传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119483893A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411591043.1
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04B10/516
Abstract: 本申请公开了一种基于功率域混沌分布匹配的编码方法及装置，方法包括：获取密钥初值和待发送的原始数据；将密钥初值通过蔡氏混沌系统进行混沌加密生成混沌序列；将所述密钥初值经过进制转换、按规则映射处理，得到由QPSK星座图所构成的密钥流；利用所述混沌序列对二进制形式的原始数据进行加密、串并变换后，再进行正交相移键控QPSK映射，得到均匀分布的QPSK星座图所构成的信息流；将所述密钥流、信息流分别进行功率分配，对功率分配后的密钥流和信息流进行星座图叠加形成非均匀分布16QAM星座图的加密流；将加密流的分区星座图按照规则对每个区域进行平移旋转，最后实现概率整形得到PS‑16QAM星座图加密流。该方法能够提升信号传输的质量。
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公开(公告)号：CN118509069A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410594832.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种集成偏斜补偿的波特率采样时钟恢复方法及系统，属于光纤通信领域，该方法包括：将光接收机多路模数转换器在波特率下采集到的多路样本序列输入到时钟恢复单元中；当时钟恢复单元均收敛后，叠加多路时钟误差检测器输出将多个时钟恢复单元合并为一个单元以提高其灵敏度和对载波损伤的容忍度，基于偏斜估计器计算出多路样本序列之间的时序偏斜，利用偏斜阈值判定算法判断多路样本序列之间是否存在符号错位；当样本序列间存在符号错位，则对样本序列进行移位，修正符号错位。本发明消除了波特率相干接收机多路信号间的时序偏斜以及偏斜增强的时钟抖动，提高时钟恢复精度的同时降低了自适应均衡器复杂度。
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公开(公告)号：CN117220807A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311224970.5
申请日：2023-09-21
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 刘博 , 马铭 , 张琦 , 姚海鹏 , 黄鑫 , 董泽 , 李欣颖 , 郭栋 , 李志沛 , 王富 , 潘晓龙 , 周思彤 , 朱磊 , 胡善亭 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC: H04B17/391 , H04B10/25 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于深度学习的多维复用光通信系统信道构建方法，属于光通信领域。采用改进的条件生成对抗网络构建多芯光纤通信系统，通过构建改进的条件向量对多芯光纤建模，并构建优化的损失函数来训练网络。改进的条件生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器捕获训练数据的分布，通过噪声向量和条件向量映射，生成相同分布的伪数据来欺骗鉴别器；判别器通过添加修改后的条件向量来对真实数据和虚假数据进行判别。生成器和鉴别器在对抗过程中交替训练，最终达到纳什平衡，此时将生成器代替光通信系统仿真中的光纤部分，并且其生成的数据与原数据具有高度相同的特征。本发明适用于光通信领域，用于提高多芯光纤通信系统信道建模的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116389287A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310612694.3
申请日：2023-05-29
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Inventor： 高然 , 忻向军 , 姚海鹏 , 许琦 , 葛洪武 , 黄鑫 , 吴巍 , 郭栋 , 常欢 , 董泽 , 潘晓龙 , 李志沛 , 周思彤 , 刘欣雨 , 朱磊 , 李欣颖 , 张琦 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
Abstract: 本发明公开的一种模分复用通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：基于发送的M‑PAM信号序列构建条件向量，基于同步处理后的M‑PAM信号序列构建真实数据，基于条件向量和真实数据构建训练数据集；构建用于模分复用系统信道构建的AWCGAN网络模型，条件向量作为网络模型中生成器网络模型的输入特征序列，真实数据作为网络模型中鉴别器网络模型的输入特征序列；训练网络模型；将测试集中的条件向量输入到训练好生成器网络，输出得到每个信号的预测信号，将预测信号与对应模分复用系统信道传输的真实信号数据计算归一化均方误差，得到网络模型的信道构建结果，提高OAM模分复用系统信道构建的精准度。
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公开(公告)号：CN108983412A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810746256.5
申请日：2018-07-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G02B26/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种无波前检测自适应光学系统及光束相位调整方法，其中系统包括：变形镜，用于对所接收光束进行相位调整；成像模块，用于接收来自变形镜的光束，并将光束成像为光斑图像；卷积神经网络模块，用于接收光斑图像，并预测光斑图像对应的Zernike系数；电压转换模块，用于将Zernike系数转换为变形镜驱动器电压，以使变形镜对光束进行相位调整，能够快速地将光斑图像转化为对应的变形镜驱动器电压，满足相位调整实时性需求。
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