一种安全感知的车载CAN FD网络设计空间搜索方法

    公开(公告)号:CN106911807B

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710292083.X

    申请日:2017-04-28

    Abstract: 本发明公开一种安全感知的车载CAN FD网络设计空间搜索方法,依据汽车电子功能的安全需求对信号进行分组,分为安全关键功能涉及的安全关键信号组和非安全关键功能涉及的非安全关键信号组;采用对称加密算法对安全关键的CAN FD消息进行安全防护;将CAN FD网络设计涉及的设计空间搜索问题抽象成整数线性规划问题,将安全性、实时性需求、信号打包限制抽象表示为整数线性规划问题中的限制条件,将带宽资源利用率最小化抽象表示为整数线性规划问题的优化目标;最后利用整数线性规划问题求解工具进行求解,得到信号打包的消息集,以及所有消息的属性,从而完成CAN FD网络的设计。此种方法可在保证CAN FD消息安全、可调度的前提下,实现网络带宽利用率的最优化。

    一种安全感知的车载CAN FD网络设计空间搜索方法

    公开(公告)号:CN106911807A

    公开(公告)日:2017-06-30

    申请号:CN201710292083.X

    申请日:2017-04-28

    Abstract: 本发明公开一种安全感知的车载CAN FD网络设计空间搜索方法,依据汽车电子功能的安全需求对信号进行分组,分为安全关键功能涉及的安全关键信号组和非安全关键功能涉及的非安全关键信号组;采用对称加密算法对安全关键的CAN FD消息进行安全防护;将CAN FD网络设计涉及的设计空间搜索问题抽象成整数线性规划问题,将安全性、实时性需求、信号打包限制抽象表示为整数线性规划问题中的限制条件,将带宽资源利用率最小化抽象表示为整数线性规划问题的优化目标;最后利用整数线性规划问题求解工具进行求解,得到信号打包的消息集,以及所有消息的属性,从而完成CAN FD网络的设计。此种方法可在保证CAN FD消息安全、可调度的前提下,实现网络带宽利用率的最优化。

    一种基于方向的城市车载自组织网络广播方法

    公开(公告)号:CN103347251A

    公开(公告)日:2013-10-09

    申请号:CN201310314307.4

    申请日:2013-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于方向的城市车载自组织网络广播方法,包括以下步骤,所有车辆节点广播与接收HELLO消息;广播车辆节点广播需要传输的消息;车辆节点判断接收到的消息是否为新消息,若接收到新消息则对所述新消息进行竞争转发,竞争成功的车辆节点转发所述新消息,若为重复接收的消息,则退出转发所述重复消息;根据车辆节点的位置、运动方向和消息传输方向选择代理车辆节点,并携带消息进行感染式转发;根据车辆节点的位置、运动方向和消息传输方向以及消息的传输情况选择部分代理车辆节点转换为普通车辆节点,本发明利用一部分车辆作为代理车辆运动到岔路口帮助广播转发传输,从而实现消息在岔路口朝多个方向传输。

    一种导游无人机路径规划方法、终端设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110647162B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN201910981113.7

    申请日:2019-10-16

    Abstract: 本发明涉及一种导游无人机路径规划方法、终端设备及存储介质,该方法中包括:S1:根据障碍物分布情况,采用栅格法对待规划区域建立二维环境模型;S2:根据蚁群算法对导游无人机的轨迹进行规划,设定蚁群算法中节点i至节点j的启发信息ηij的计算公式为:其中,b为大于1的常数,x1,y1为节点i的横坐标和纵坐标,x2,y2为节点j的横坐标和纵坐标,为节点i与节点j之间的连线与节点i所在的y方向所呈的锐角。本发明避免了传统蚁群算法由于启发信息误导而导致的局部最优问题,同时提高了算法收敛速度。

    一种基于覆盖贡献的无线自组织网络覆盖方法

    公开(公告)号:CN107295531B

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201710610468.6

    申请日:2017-07-25

    Abstract: 本发明公开一种基于覆盖贡献的无线自组织网络覆盖方法,首先所有节点初始化状态为未被覆盖节点;所有节点更新被覆盖程度与覆盖贡献,根据覆盖贡献更新自己的覆盖状态:覆盖节点在邻居中存在更高覆盖贡献的覆盖节点的条件下转为被覆盖节点,非覆盖节点在自身覆盖贡献比所有邻居节点都高的条件下转为覆盖节点,已被覆盖节点的邻居中若不存在覆盖节点,则更改状态为未被覆盖节点,未被覆盖节点的邻居中若存在覆盖节点,则更改状态为已被覆盖节点,未被覆盖节点符合非最高覆盖贡献节点竞争条件,等待若干周期后更改状态为覆盖节点;所有节点周期广播与接收一跳范围内的HELLO消息来建立邻居关系。此种方法能够实现快速收敛,可靠性高。

    一种基于IPv6的健康监护系统及方法

    公开(公告)号:CN107833627A

    公开(公告)日:2018-03-23

    申请号:CN201711013703.8

    申请日:2017-10-25

    Inventor: 胡建强 陈旭辉

    Abstract: 本发明公开一种基于IPv6的健康监护系统,包括若干人体生理参数采集单元、传感云平台及若干移动智能终端,人体生理参数采集单元与移动智能终端数量相同,且一一对应;各人体生理参数采集单元包含若干附着体表的传感器节点和一个边界节点,传感器节点采集生理数据,并由边界节点基于IPv6协议传输至传感云平台,传感云平台对生理数据进行处理和健康风险评估;移动智能终端由传感云平台获取处理结果。此种系统运用物联网、云计算和IPv6等技术,发挥地址自动配置,高移动性、高安全性等优势,扩大监护的自由度、便携性,方便心脑血管患者在家庭生活、社区生活中得到有效监护,降低心血管疾病的潜在威胁。本发明还公开一种IPv6的健康监护方法。

    一种基于覆盖贡献的无线自组织网络覆盖方法

    公开(公告)号:CN107295531A

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201710610468.6

    申请日:2017-07-25

    Abstract: 本发明公开一种基于覆盖贡献的无线自组织网络覆盖方法,首先所有节点初始化状态为未被覆盖节点;所有节点更新被覆盖程度与覆盖贡献,根据覆盖贡献更新自己的覆盖状态:覆盖节点在邻居中存在更高覆盖贡献的覆盖节点的条件下转为被覆盖节点,非覆盖节点在自身覆盖贡献比所有邻居节点都高的条件下转为覆盖节点,已被覆盖节点的邻居中若不存在覆盖节点,则更改状态为未被覆盖节点,未被覆盖节点的邻居中若存在覆盖节点,则更改状态为已被覆盖节点,未被覆盖节点符合非最高覆盖贡献节点竞争条件,等待若干周期后更改状态为覆盖节点;所有节点周期广播与接收一跳范围内的HELLO消息来建立邻居关系。此种方法能够实现快速收敛,可靠性高。

    一种基于主方向模板的特征匹配方法

    公开(公告)号:CN105023021A

    公开(公告)日:2015-11-04

    申请号:CN201510398992.2

    申请日:2015-07-09

    CPC classification number: G06K9/6211

    Abstract: 本发明属于图像处理技术领域,特别是涉及一种基于主方向模板的特征匹配方法。本发明包括以下步骤:步骤1:将目标图和样本图都分割为网格,且网格的大小相同,计算每个网格中的像素点的梯度值和梯度方向;步骤2:每个网格使用其最大的梯度方向进行表示,且将梯度方向和是否具有明显的梯度值使用字节进行存储;步骤3:样本图与目标图的网格模板特征按位异或匹配;步骤4:匹配结果为“111”,则两个网格模板特征匹配,并确定样本图中的匹配网格数量。本发明对模板特征进行压缩,且使用单字节进行存储,降低了内存的消耗。

    一种基于BP神经网络的PCB板上数字代码识别方法

    公开(公告)号:CN104463209A

    公开(公告)日:2015-03-25

    申请号:CN201410743166.2

    申请日:2014-12-08

    Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种基于BP神经网络的PCB板上数字代码识别方法。包括步骤1:采用摄像装置获取PCB板上的图像,并对图像进行灰度化处理,步骤2:将步骤1处理后的图像进行二值化处理,步骤3:对步骤2处理后的图像进行字符定位,步骤4:对步骤3处理后的图像进行特征值增强,步骤5:对步骤4处理后的图像进行字符分割,得到每个字符精确的高度范围,步骤6:对步骤5处理后的所有字符精确的高度范围进行归一化处理,得到各字符的字符特征值,步骤7:对各字符的归一化特征值送到BP神经网络(记忆)训练操作,步骤8:把对字符中字符特征的提取作为已经训练完成的BP神经网络的输入进行识别,将字符特征与已经建立好的特征库进行对比,完成识别的过程,并将结果保存在TXT文本中。

    一种自动检测硬件木马IP核

    公开(公告)号:CN110472442A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910767267.6

    申请日:2019-08-20

    Abstract: 本发明涉及一种自动检测硬件木马IP核,包括:初始化模块、数据存储模块和训练模块;所述初始化模块接收到初始化信号后,读取数据存储模块中存储的模型、模型参数和训练数据集后发送至训练模块,同时读取外部待检测集成电路的特征数据存储至数据存储模块内;所述训练模块根据接收到的模型、模型参数和训练数据集进行训练得到训练后的系统预测模型后,读取数据存储模块中存储的特征数据通过系统预测模型进行预测后,输出预测结果。本发明不仅能够实现对集成电路的硬件木马检测,而且能够方便地封装用户顶层协议,提高系统安全性。

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