-
公开(公告)号：CN114339731B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202111371001.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 北京邮电大学 , 北京物联智通科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种空间中断概率分析方法、装置及电子设备，将空间中断概率作为物理层安全的保密性能衡量指标，利用合法设备的位置信息和信道响应函数构建了空间中断概率，通过对窃听设备的位置信息进行建模，在空间中断概率的构建过程中考虑了窃听设备位置的随机性，这样，能够定义窃听设备服从均匀分布情况下的空间中断概率。通过求解空间中断概率平均值的闭式解，这样可以得到天线参数对空间中断概率的影响。
-
公开(公告)号：CN106059972A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610353881.4
申请日：2016-05-25
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04L27/0012 , H04B7/0413
Abstract: 本发明一种基于机器学习算法的MIMO相关信道下的调制识别方法，属于通信领域；具体步骤为：首先，将通信发射端的每个数据流分别采用空时编码，每个码字分别通过Nt根发射天线发射出去；然后，根据接收端的相关矩阵和发射端的相关矩阵计算MIMO信道矩阵H；根据MIMO信道矩阵H，计算每个接收天线上的接收信号并进行修正；最后，每根接收天线分别对修正后的信号进行特征提取，针对提取的特征值进行训练测试，计算出该样本属于的调制识别模式；优点在于：对非高斯信道的鲁棒性和泛化能力较强，通过参数迭代可实现更加复杂环境下的调制体制识别；通过提取高阶矩和高阶累积量的特征，在较高信噪比下，信号特征差异明显，便于机器学习算法的分类。
-
公开(公告)号：CN114339764A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111372197.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 北京邮电大学 , 北京物联智通科技有限公司
IPC: H04W12/122
Abstract: 本申请提供一种导频欺骗攻击检测方法、装置、电子设备及存储介质，充分利用MUSIC(Multiple Signal Classification，多信号分类)谱估计过程中，基站接收信号所呈现出的低秩特性，采用随机矩阵抽取的方法对MUSIC谱估计过程中的SVD(Singular Value Decomposition，奇异值分解)进行改进。经过改进后的SVD可以得到接收信号的K阶低维近似矩阵，将SVD的分解复杂度从降低到通过扫描K阶低维近似矩阵的空间谱，得到空间谱峰值，确定有无PSA发生。此方法可以有效地降低MUSIC谱估计方法的计算复杂度、处理时延以及功耗开销，并且能够有效的检测导频欺骗攻击的发生。
-
公开(公告)号：CN114339731A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111371001.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 北京邮电大学 , 北京物联智通科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种空间中断概率分析方法、装置及电子设备，将空间中断概率作为物理层安全的保密性能衡量指标，利用合法设备的位置信息和信道响应函数构建了空间中断概率，通过对窃听设备的位置信息进行建模，在空间中断概率的构建过程中考虑了窃听设备位置的随机性，这样，能够定义窃听设备服从均匀分布情况下的空间中断概率。通过求解空间中断概率平均值的闭式解，这样可以得到天线参数对空间中断概率的影响。
-
公开(公告)号：CN113723632B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202110995175.0
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京邮电大学 , 北京赛博星通科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的工业设备故障诊断方法，属于工业设备故障诊断技术领域。本发明包括：从设备故障历史维修记录和设备故障维修保养使用手册的电子数据中抽取故障设备、故障现象、原因和解决办法等实体及实体间关系，构建三元组数据；对三元组数据合并和删除后，根据设备零部件间的物理连接关系及实体间关系构建设备的故障维修知识图谱；根据新故障的日志更新实体及实体关系；根据输入的故障现象、采集的传感器数据，利用图谱及AI深度学习分类判别模型综合判断故障原因，并输出关联的实体信息。本发明实现对设备故障诊断的辅助分析，提高了工业设备故障诊断的准确率和效率，并减少了工作人员频繁重复的故障分析工作。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116224486A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310069108.5
申请日：2023-01-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于Sagnac环干涉效应的微结构光纤及相关组件，微结构光纤包括：基底材料、包层结构和纤芯；包层结构包括沿着光纤径向且远离纤芯的方向依次分布的第一填充孔结构、第二填充孔结构和N层空气孔结构，N为不小于2的正整数，第一填充孔结构和第二填充孔结构用于填充温敏材料，第一填充孔结构包括四个均匀围绕纤芯分布的椭圆形的第一填充孔，第二填充孔结构包括十二个均匀围绕纤芯分布且与第一填充孔的周向间隔设置的圆形的第二填充孔，每层空气孔结构包括十二个均匀围绕纤芯分布且与第二填充孔的周向间隔设置的圆形的空气孔。本发明可以达到更好的温度测量效果，且结构简单、成本低、灵敏度高，应用前景广阔。
-
公开(公告)号：CN114786180A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210126800.2
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京邮电大学 , 北京物联智通科技有限公司
IPC: H04W12/12 , H04W12/121 , H04W12/63 , H04L9/40 , H04L41/147
Abstract: 本申请提供一种导频欺诈攻击检测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，导频欺诈攻击检测方法包括：获取历史状态，并根据所述历史状态对当前时刻的状态进行预测，确定第一伯努利随机有限集合；获取当前时刻的导频信号，并根据所述导频信号对所述第一伯努利随机有限集合进行更新，得到第二伯努利随机有限集合；根据所述第二伯努利随机有限集合计算后验概率，并根据所述后验概率确定当前受窃听状态。本方案与传统方案相比，可以极大提升系统保密容量，保证无线通信安全性。
-
公开(公告)号：CN114611659A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210083764.6
申请日：2022-01-24
Applicant: 北京邮电大学 , 北京物联智通科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于STN的高效安全联邦学习方法及相关设备，其中，所述方法包括：首先，利用空间转换网络对输入的初始二维特征矩阵进行仿射变换，再将仿射变换后的二维特征矩阵输入到联邦学习模型中的卷积神经网络中，得到预测分类结果。利用空间转换网络对输入的初始二维特征矩阵进行仿射变换，等于对不同的二维特征矩阵数据集做相似处理，解决了数据集不一致的问题，从而减小了联邦学习模型中的本地模型的数据集的大小；同时也消除了后续步骤中二维特征矩阵进行多次矩阵初等变换对卷积神经网络特征提取的影响，提升了联邦学习模型分类预测的准确率。
-
公开(公告)号：CN113723632A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110995175.0
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京邮电大学 , 北京赛博星通科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的工业设备故障诊断方法，属于工业设备故障诊断技术领域。本发明包括：从设备故障历史维修记录和设备故障维修保养使用手册的电子数据中抽取故障设备、故障现象、原因和解决办法等实体及实体间关系，构建三元组数据；对三元组数据合并和删除后，根据设备零部件间的物理连接关系及实体间关系构建设备的故障维修知识图谱；根据新故障的日志更新实体及实体关系；根据输入的故障现象、采集的传感器数据，利用图谱及AI深度学习分类判别模型综合判断故障原因，并输出关联的实体信息。本发明实现对设备故障诊断的辅助分析，提高了工业设备故障诊断的准确率和效率，并减少了工作人员频繁重复的故障分析工作。
-
公开(公告)号：CN106059972B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201610353881.4
申请日：2016-05-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L27/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明一种基于机器学习算法的MIMO相关信道下的调制识别方法，属于通信领域；具体步骤为：首先，将通信发射端的每个数据流分别采用空时编码，每个码字分别通过Nt根发射天线发射出去；然后，根据接收端的相关矩阵和发射端的相关矩阵计算MIMO信道矩阵H；根据MIMO信道矩阵H，计算每个接收天线上的接收信号并进行修正；最后，每根接收天线分别对修正后的信号进行特征提取，针对提取的特征值进行训练测试，计算出该样本属于的调制识别模式；优点在于：对非高斯信道的鲁棒性和泛化能力较强，通过参数迭代可实现更加复杂环境下的调制体制识别；通过提取高阶矩和高阶累积量的特征，在较高信噪比下，信号特征差异明显，便于机器学习算法的分类。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.03 seconds)
