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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115426661A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211082647.4
申请日：2022-09-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于信任管理的物联网可信覆盖可靠性评估方法：根据目标区域监测覆盖需求，建立网络模型；网络恶意入侵影响节点的通信行为，通过信任管理模型计算节点综合信任值；节点综合信任值由通信信任值、数据信任值和能量信任值组成；区域子网格可信覆盖评估；计算目标覆盖区域的覆盖置信度，评估网络覆盖的可靠性。本发明全局覆盖率高；恶意节点识别率高；覆盖可靠性评价合理；通用性强。全面地从信息协同的角度挖掘覆盖目标区域监测重建点的空间相关性，并且利用均方根误差估计覆盖误差，完成覆盖预测，提高覆盖率。从节点能量、通信行为等方面计算节点信任值，充分考虑了节点的历史行为，并具有一定的预测性。
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公开(公告)号：CN115426661B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211082647.4
申请日：2022-09-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于信任管理的物联网可信覆盖可靠性评估方法：根据目标区域监测覆盖需求，建立网络模型；网络恶意入侵影响节点的通信行为，通过信任管理模型计算节点综合信任值；节点综合信任值由通信信任值、数据信任值和能量信任值组成；区域子网格可信覆盖评估；计算目标覆盖区域的覆盖置信度，评估网络覆盖的可靠性。本发明全局覆盖率高；恶意节点识别率高；覆盖可靠性评价合理；通用性强。全面地从信息协同的角度挖掘覆盖目标区域监测重建点的空间相关性，并且利用均方根误差估计覆盖误差，完成覆盖预测，提高覆盖率。从节点能量、通信行为等方面计算节点信任值，充分考虑了节点的历史行为，并具有一定的预测性。
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公开(公告)号：CN116456356B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310238708.X
申请日：2023-03-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可信信息覆盖的大规模无线传感网可靠性评估方法：(1)根据目标区域监测覆盖需求，建立网络模型；(2)通过可信信息覆盖模型建立网络覆盖模型，计算覆盖率；relay，off，on，并计算每种状态出现的概率；(4)对节点状态进行枚举，找出保证网络正常运行的节点状态组合，评估网络的可靠性。本发明方法在评估大型网络可靠性时有明显优势，全面地从信息协同的角度挖掘覆盖目标区域监测重建点的空间相关性，并且在计算网络连通性时，以一定的规则舍弃部分可能存在的组合，提高了算法运行速度，支持大规模节点下连通性的计算，提(3)根据MTBF分析，将节点的运行状态分为三种：(56)对比文件Yunzhi Xia et.al..“A Trust-BasedReliable Confident Information CoverageModel of Wireless Sensor Networks forIntelligent Transportation”《. IEEETransactions on Vehicular Technology》.2023,全文.
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公开(公告)号：CN116456356A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310238708.X
申请日：2023-03-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可信信息覆盖的大规模无线传感网可靠性评估方法：(1)根据目标区域监测覆盖需求，建立网络模型；(2)通过可信信息覆盖模型建立网络覆盖模型，计算覆盖率；(3)根据MTBF分析，将节点的运行状态分为三种：relay，off，on，并计算每种状态出现的概率；(4)对节点状态进行枚举，找出保证网络正常运行的节点状态组合，评估网络的可靠性。本发明方法在评估大型网络可靠性时有明显优势，全面地从信息协同的角度挖掘覆盖目标区域监测重建点的空间相关性，并且在计算网络连通性时，以一定的规则舍弃部分可能存在的组合，提高了算法运行速度，支持大规模节点下连通性的计算，提高了同分布网络下可靠性的评估结果。
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公开(公告)号：CN119049479A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411211329.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种语音欺骗攻击检测方法，包括以下步骤：步骤S1、加载语音训练集中语音数据，按预设采样率对所述语音数据进行采样，将所述语音数据转换为数字语音信号；步骤S2、将所述数字语音信号输入线性滤波器，提取描述所述数字语音信号频域特征的线性频率倒谱系数；步骤S3、搭建用于语音欺骗攻击的检测模型，使用所述数字信号的线性频率倒谱系数对所述检测模型进行训练；步骤S4、将所述待检测语音输入训练好的检测模型，根据所述检测模型的输出判断所述待检测语音是否为欺骗语音。本发明具有语音欺骗检测精度高的效果。
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