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公开(公告)号：CN111683033A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010458656.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，涉及TR_OFDM系统中基于星座旋转的加密及传输方法；所述加密方法包括发送端与接收端分别对估计到的信道进行量化，判决为一个四元数作为秘钥；发送端将发送信号串并转换后进行星座映射，映射为三维星座点，利用四元数对调制好的QPSK信号进行旋转加密；并采用OFDM方式进行调制；发送端将估计到的信道状态信息进行时间反演，得到时间反演镜；将调制后的OFDM符号经过并串转换后通过时间反演镜，由信道传输，对于传输方法，接收端接收到加密后的星座点；利用信道生成的四元数进行相应的解密，而窃听者和发送端的信道具有差异性，故无法得到相应的四元数进行解密，从而保证TR_OFDM系统的安全性。
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公开(公告)号：CN107911191B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711079973.9
申请日：2017-11-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种基于时间反演技术的信息安全传输方法；采用导频图案对合法信道和窃听信道进行信道估计；通过探测信道以获取信道状态信息；把信道状态信息进行时间反演；在发送端发送抗干扰噪声和有用信息；本发明采用了时间反演技术，利用其空间聚焦性，减小了信息被截获的可能性，增强了信息传输过程的安全性，由于信息聚焦于接收方，信息容易在接收点附近被窃听，在发送序列中加入干扰信息，所述干扰信息对接收方没有影响，对窃听方造成自干扰，从而有效降低了接收方误比特率，提高了保密容量，改善了系统的安全性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111107626A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911280533.9
申请日：2019-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于时间反演的DOA定位方法，包括基站采用均匀线性阵列对空间中位置方向的目标发射前向探测信号；目标接收到前向探测信号并发送回传信号，基站接收并记录该回传信号；构建均匀线性阵列DOA定位模型，基站利用该模型对回传信号进行频域共轭和能量归一化处理；基站将处理后的信号重新发射到空间中，并记录下目标位置反射回来的时间反演回传矩阵信号；利用特征子空间分解法对时间反演回传矩阵信号进行角度估计，得到目标位置的角度估计值；本发明可以提供精确性更高的定位服务。
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公开(公告)号：CN106341414B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610866523.3
申请日：2016-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及网络安全态势评估方法，旨在提供一种基于贝叶斯网络的多步攻击安全态势评估方法，方法包括：首先通过关联分析挖掘多步攻击发生模式构建攻击图；然后根据多步攻击图建立贝叶斯网络，将攻击意愿、攻击成功概率、事件监测正确率定义为贝叶斯网络概率属性；结合事件监测，通过贝叶斯网络后验推理和累积概率计算多步攻击风险；采用层次化量化评估方法对主机及整个网络的安全态势进行量化评估；本发明解决了网络安全态势评估过程中缺乏关联性分析的问题，并把监测事件考虑到风险评估中，准确的建立网络安全态势评估模型，增强了本发明的有效性和实时性。
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公开(公告)号：CN106411896A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610871705.X
申请日：2016-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04L41/147 , G06N3/0418 , H04L63/20
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于吸引子传播差分进化算法的径向基函数APDE-RBF神经网络的网络安全态势预测方法，包括利用AP聚类算法对样本数据进行划分聚类，从而获得径向基函数RBF的中心和网络的隐含层节点数；利用AP聚类得出种群差异度，自适应地改变DE算法的缩放因子和交叉概率，对RBF的宽度和连接权值进行优化；同时为了避免陷入局部最优以及跳出局部极值点，对每一代种群的精英个体和种群差异度中心进行混沌搜索；确定最终RBF网络模型，输入测试数据集，输出态势预测值；本发明旨在增强泛化能力的同时，提高对网络安全态势的预测精度。
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公开(公告)号：CN103731834A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410001832.5
申请日：2014-01-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及认知无线网络抗协同式篡改感知数据攻击的方法及装置，所述方法对感知结果进行聚类分簇及簇内判决，将具有类似感知结果报告的感知用户分在同一个簇内，对恶意用户进行识别和隔离，然后根据每个簇的判决结果来判断主用户真实的信道占用状态，本发明在没有攻击者人数和攻击策略等先验知识的情况下，通过充分利用感知用户的感知报告历史数据，运用自适应聚类技术，对恶意用户进行识别与隔离，提高了系统的各方面感知性能，达到了降低系统虚警概率和提高系统检测概率的目的，从而实现了对协同式篡改感知数据攻击的有效防御。
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公开(公告)号：CN101651982B
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN200910104560.0
申请日：2009-08-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种上行MIMO-SDMA的波束成型方法，涉及无线通信领域。针对传统基于梯度法求最优权值波束成形方法(如最小均方误差算法和线性约束最小方差算法)的不足，本发明提出基于New-Memetic算法的波束成型方法，该方法是在Memetic算法(混合遗传算法)的基础上对交叉和变异的过程进行改进，从而提高算法的收敛速度和局部搜索能力。该方法能够对天线阵列的权向量最优值进行搜索，不仅能够对干扰方向进行自适应控零而且还能同时使最大增益主瓣对准期望信号的方向，提高系统的信干燥比。
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