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公开(公告)号：CN114844621A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210365746.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多密钥全同态加密的多用户隐私保护机器学习方法及装置，方法包括：由公共字符串CRS进行多密钥全同态加密算法的初始化、生成安全参数λ及生成公共参数集mkparams；服务器S整合各个数据提供方上传的单密钥密文数据Encski(di)得到多密钥密文数据集Encsk(D)；服务器S在多密钥密文数据集Encsk(D)的基础上将普通机器学习算法中的线性运算替换为全同态加法和全同态乘法，对多密钥密文数据集Encsk(D)进行机器学习建模训练；服务器S将多密钥加密的模型密文Encsk(model)下发给各个数据提供方DPi和解密方DE；解密多密钥模型密文Encsk(model)，从而得到由各个数据提供方DPi的数据D训练得到的模型model＝Decsk(Encsk(model))。本发明在保证较高安全性的同时，以较低通信代价和较少交互次数完成隐私计算任务。
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公开(公告)号：CN115100279A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210654874.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BN‑CNN的高速可见光定位图像处理方法、系统及介质，方法为：获取信号发射端LED灯的唯一标识符并编码为交叉二五码，通过调制器使用开关键控对LED灯进行调制，驱动LED灯发出不同频率的光信号；使用CMOS图像传感器在信号接收端捕获光信号图像，并划分为训练集和测试集；将条纹图像训练集导入设计好的批规范化卷积神经网络进行训练，使用连续梯度下降法优化损失，获得条纹图像分类模型；将条纹图像测试集导入条纹图像分类模型进行识别，判断条纹图像所属类别及类别对应LED灯的唯一标识符，确定信号接收端的位置。本发明通过批规范化卷积神经网络来进行深度学习，提高了高速运动下捕捉到的模糊图像的识别速度和准确率，具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112511226B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202011259864.7
申请日：2020-11-12
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/516 , H04L1/00 , H05B45/10
Abstract: 本发明公开了一种可见光通信技术中照明、定位、通信三用的编码方法，包括如下步骤：首先，对发送端LED进行亮度调制，亮度变化频率超过人眼感知范围，使LED实现照明功能的同时携带人眼无法察觉的闪烁信号；然后，采用交叉二五码对待传输LED定位信息进行编码，输出的码字包含支持调光的亮暗相间的M个条纹。然后，每一个条纹按照时间宽度嵌入不同的数据帧，进行二次编码。在二次编码中，原始数据通过极化码编码，然后通过插入不同的调光符号构成1/K和(K‑1/K)两种码重，对插入调光符号后的码字进行交织编码；最后，按照数据帧结构加上帧头、地址字段、控制字段等，完成二次编码，即可获得在保证照明和光定位功能同时又可实现通信功能的三用编码方法。
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公开(公告)号：CN110429981A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910747138.0
申请日：2019-08-14
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/50 , H04B10/516
Abstract: 本发明公开了一种基于LED显示和可见光通信的隐藏信息传输系统及方法，系统包括隐藏信息输入模块、显示内容输入模块、信息植入与信号调制模块、LED显示驱动模块、LED显示屏、高速光电传感/探测器以及信号解调及信息提取模块，所述隐藏信息输入模块、显示内容输入模块分别与信息植入与信号调制模块相连，信息植入与信号调制模块又与显示驱动模块、LED显示屏相连；所发出的可见光信号通过空间信道传播后为高速光电传感/探测器所接收并转换为电信号，同时所述高速光电传感/探测器与信号解调及信息提取模块相连；本发明具有一屏两用、信息隐藏、节约资源的优势，可用于隐藏广告、公共信息推送、交通信息指引、会议电子手册等。
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公开(公告)号：CN110011792A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910168275.9
申请日：2019-03-06
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极化码的单步量子密钥分发后处理方法、系统、介质和设备，该系统包括密钥筛选模块、误码计算模块、极化码构建模块、极化码编码模块、极化码译码模块和一致性检验模块，该方法的步骤为：发送端和接收端对原始密钥进行基对比，得到筛后密钥；通过误码估计计算量子比特误码率，若小于阈值，保留剩余筛后密钥；量子比特误码率结合可靠性和安全性条件构建极化码码字结构，系统极化码编码产生校验比特和随机比特对应的编码后码字；接收端接收编码后码字结合自身保留的密钥比特经译码得到译码比特值，和发送端密钥比特对应的编码后码字组成密钥对，进行一致性校验，得到最终密钥，本发明降低后处理耗时和系统复杂度，提升了量子密钥分发的最终密钥生成速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105515680B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201610015553.3
申请日：2016-01-08
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B10/80
Abstract: 本发明公开了种基于蓝光LED可见光通信的水下物联网系统,该系统以水下设备、水下传感器、水下终端或水下网关作为节点单元,多个节点单元按照定的网络互联拓扑结构构成水下物联网系统,节点单元之间以基于蓝光LED可见光通信作为信息传递手段;水下物联网系统的网络互连拓扑结构包括基础链式、菊链式或AdHoc网络。该水下物联网系统中搭载双向蓝光LED收发模块的光发射单元采用高亮度蓝光LED,解决水下通信可靠性、成本及高频调制三大问题,光接收单元采用在可见光波段具有高灵敏度的硅PIN光电二极管,解决高速响应,低价格,高可靠性的问题,通过上述措施为水下活动及作业的设备与终端提供高速信息互联的物联网系统。
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公开(公告)号：CN114844621B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210365746.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多密钥全同态加密的多用户隐私保护机器学习方法及装置，方法包括：由公共字符串CRS进行多密钥全同态加密算法的初始化、生成安全参数λ及生成公共参数集mkparams；服务器S整合各个数据提供方上传的单密钥密文数据Encski(di)得到多密钥密文数据集Encsk(D)；服务器S在多密钥密文数据集Encsk(D)的基础上将普通机器学习算法中的线性运算替换为全同态加法和全同态乘法，对多密钥密文数据集Encsk(D)进行机器学习建模训练；服务器S将多密钥加密的模型密文Encsk(model)下发给各个数据提供方DPi和解密方DE；解密多密钥模型密文Encsk(model)，从而得到由各个数据提供方DPi的数据D训练得到的模型model＝Decsk(Encsk(model))。本发明在保证较高安全性的同时，以较低通信代价和较少交互次数完成隐私计算任务。
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公开(公告)号：CN106161012B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201610735588.4
申请日：2016-08-26
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于极化码纠错的量子密钥分发后处理系统和方法，系统包括依次连接的密钥筛选模块、参数估计模块、极化码纠错模块、一致性校验模块以及密性放大模块；方法包括下述步骤：在量子信道上完成量子比特信息传输后，仅保留基选择相同的原始密钥形成筛选密钥，从筛选密钥中共同挑选一部分密钥比特进行公开比对，在量子误码率不高于安全阈值的条件下对未公开的密钥比特采用系统极化码算法进行编码和译码，对纠错后的量子密钥比特采用密码学算法校验其一致性，计算安全信息熵并进行信息压缩，得到绝对安全的密钥比特。本发明具有线性级的编/译码复杂度特性，使得后处理延时与密钥长度增长呈线性关系，提高了后处理的速度。
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公开(公告)号：CN106970650A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710294332.9
申请日：2017-04-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G05D1/12
CPC classification number: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种多无人机通信控制系统及控制方法，系统包括地面站和多套无人机系统，所述地面站用于向无人机系统发送命令和接收无人机系统传回的数据信息，其中每套无人机系统包括用于实现上网功能的无线通信单元、微型计算机单元、用于控制无人机飞行姿态的飞行控制单元、用于实现全球定位导航的定位单元、驱动无人机运转的驱动单元、用于无人机正常飞行的机械结构单元、用于感知周围环境的感知单元、电量检测单元以及电源；本发明直接通过一对多的多无人机通信控制方式，极大地减少设备冗余和系统的复杂度，且增强了多无人机通信控制系统的可移植性。
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公开(公告)号：CN106737687A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710035183.4
申请日：2017-01-17
Applicant: 暨南大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/1694 , B25J9/1664
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光定位导航的室内机器人系统，包括用于发送定位信息的可见光定位发射单元、用于接收可见光信号进行定位和导航的可见光定位接收单元、驱动机器人运动的驱动单元、用于机器人运动的机械结构单元、用于监测外部环境的感知单元、用于获取图像信息的计算机视觉单元、机器人微型计算机单元、控制显示面板单元及电源；机器人微型计算机单元首先获取感知单元所有传感器的值，控制机器人系统在行走运动时躲避障碍，同时获取计算机视觉单元采集的图像并处理，帮助机器人系统更好地预测和规避行人，在移动的过程中，通过可见光图像接收器对室内的可见光信号光源进行快速图像获取后，从中提取带编码信息的可见光信号进行定位和导航。
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