基于结构化压缩感知的时频双选择信道估计方法及装置

    公开(公告)号:CN108449290A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810121473.5

    申请日:2018-02-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于结构化压缩感知的时频双选择信道估计方法及装置,其中方法包括:发射端采用正交频分复用OFDM进行传输,并在时域采用时域训练序列填充,同时频域部分子载波设置为频域导频组,且经过模拟处理后进行传输;将接收的训练序列和发射的时域训练序列进行互相关,以取得自相关向量大于预设阈值的位置标号组成信道冲激响应的非零集合估计;将接收的OFDM帧进行帧重构,并转化成发送OFDM帧和信道冲激响应的循环卷积;根据预设的频域导频组得到观测矩阵,利用接收到的导频组中的非零子载波以及信道冲激响应的部分非零集合,并且通过结构化压缩感知估计时频双选择信道。该方法具有低复杂度、高频谱效率、高精度的特点。

    可见光通信系统及方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109150306A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201710459182.2

    申请日:2017-06-16

    Abstract: 一种可见光通信系统包括光源阵列。所述光源阵列包括若干光发送单元,每一光发送单元包括具有第一光辐射角的中心子光源及具有第二光辐射角的边缘子光源,其中,所述第二光辐射角大于所述第一光辐射角;任意两相邻的光发送单元的边缘子光源的频带不同。本发明还提供了一种可见光通信方法。本发明可见光通信系统及方法通过不同的子光源来传输不同类型的子载波,进而有利于以减少共信道干扰,提高平均传输速率和功率效率。

    可见光通信系统及方法
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109150306B

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN201710459182.2

    申请日:2017-06-16

    Abstract: 一种可见光通信系统包括光源阵列。所述光源阵列包括若干光发送单元,每一光发送单元包括具有第一光辐射角的中心子光源及具有第二光辐射角的边缘子光源,其中,所述第二光辐射角大于所述第一光辐射角;任意两相邻的光发送单元的边缘子光源的频带不同。本发明还提供了一种可见光通信方法。本发明可见光通信系统及方法通过不同的子光源来传输不同类型的子载波,进而有利于以减少共信道干扰,提高平均传输速率和功率效率。

    内存漏洞防护方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119830281A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411742210.8

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本发明提供一种内存漏洞防护方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域。其中,内存漏洞防护方法包括:对目标程序进行语义分析,得到目标程序中的指针访问上下文信息;其中,目标程序运行在具有内存标签架构的处理器上;根据指针访问上下文信息,在目标程序的中间表示语言中插入针对敏感指针变量的保护代码,以在目标程序运行过程中,利用保护代码,实现针对敏感指针变量的内存漏洞防护;其中,保护代码包括基于内存标签架构提供的指令实现的多个代码段。本发明可以针对系统级编程语言,进行高效、全面的内存保护,以防止内存漏洞被利用。

    基于内存访问控制列表的软件安全保护方法及装置

    公开(公告)号:CN119538215A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411440022.X

    申请日:2024-10-15

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于内存访问控制列表的软件安全保护方法及装置,其中的方法包括:获取目标程序运行时内存访问指令所产生的当前内存操作;基于预存的内存访问控制列表,对当前内存操作进行匹配,得到内存操作匹配结果;根据内存操作匹配结果,确定执行当前内存操作或阻止当前内存操作。该方法通过内存访问控制列表过滤当前内存操作的方式对内存访问指令进行实时监视,在硬件上实现较为轻量级,在监视时不会引入任何运行时性能额外开销,且仅需要对某些低有效位提供范围匹配支持,极大降低了硬件开销,还能缓解不同类型的漏洞。

    基于批处理技术的多用户协同推理延迟优化方法及装置

    公开(公告)号:CN119150983A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411007612.3

    申请日:2024-07-25

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 张超 马一鸣 高珂

    Abstract: 本申请涉及延迟优化技术领域,特别涉及一种基于批处理技术的多用户协同推理延迟优化方法及装置,其中,方法包括:获取多个用户的推理任务,并将推理任务分割成多个子任务;通过目标迭代遍历算法遍历多个子任务的分割点,以找到多个子任务的最优任务分割点,并基于最优任务分割点将多个子任务划分成服务器推理子任务和本地推理子任务;基于实际宽带和能量约束条件,计算服务器推理子任务和本地推理子任务的最小总完成时间,生成多个用户协同推理任务的延迟优化策略。本申请可以减少任务处理延迟,有效提升多用户协同推理的系统性能,降低用户设备的能耗,具有较高的适用性和鲁棒性,为边缘计算在物联网和人工智能领域的应用提供了有力支持。

    基于自动机学习的嵌入式系统外设建模和固件仿真方法

    公开(公告)号:CN118520460A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410500619.2

    申请日:2024-04-24

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于自动机学习的嵌入式系统外设建模和固件仿真方法,包括:获取目标固件信息,通过预设的自动机模型的模拟器运行所述目标固件,对固件进行模糊测试并寻找安全漏洞;在模糊测试的过程中,对模拟器动态运行目标固件时实际发起的I/O交互进行分析,生成外设学习实验的输入参数,进行动态分析;基于动态分析结果,运行自动机学习算法,不断主动地产生对外设行为的测试序列,将所述测试序列转化为能够在真实设备上实际执行的指令片段;通过调试接口将所述指令片段发送至目标设备和配对外设上,控制设备实施与外设的交互、收集响应结果,综合所有已知结果构建外设仿真模型。本发明解决了现有嵌入式外设仿真成本高、真实度不佳的问题。

    基于虚拟编译器数据增强的汇编代码搜索和性能优化方法

    公开(公告)号:CN118444891A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410626500.X

    申请日:2024-05-20

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 张超 高泽豫

    Abstract: 本发明提供一种基于虚拟编译器数据增强的汇编代码搜索和性能优化方法,包括:获取源代码,将所述源代码通过编译器编译为汇编代码,构建编译数据集;基于所述源代码和汇编代码训练虚拟编译器;基于所述虚拟编译器虚拟生成的汇编代码和预训练的文本编码器生成的文本编码训练生成汇编代码搜索模型;通过所述汇编代码搜索模型进行基于自然语言的汇编代码搜索。本发明解决了现有二进制代码难以准确分析理解的问题。

    时延-多普勒域逐元素数据检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118300952A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410403522.X

    申请日:2024-04-03

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请涉及一种时延‑多普勒域逐元素数据检测方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:将时延‑多普勒域的信息符号进行初始化;将时延‑多普勒域指针移动到承载信息符号的起始位置;对每一条信道路径进行对应的干扰消除;对每一条信道路径结果进行最大比合并;更新时延‑多普勒域指针所处位置的符号估计结果;判断时延‑多普勒域指针是否处于承载信息符号的目标位置;判断时延‑多普勒域的迭代处理是否达到预设终止迭代条件。本申请能够针对时延‑多普勒域所有承载信息的符号,串行进行干扰消除、最大比合并与符号判决操作,从而以较低的计算复杂度实现时延‑多普勒域调制的数据检测,具有逼近逐矢量SIC‑MRC检测算法的误码率性能。

    二进制代码相似性检测模型的训练/应用方法及设备

    公开(公告)号:CN118133036A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410155396.0

    申请日:2024-02-02

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 张超 王皓

    Abstract: 本申请提供一种二进制代码相似性检测模型的训练/应用方法及设备。该训练方法包括:根据开源的二进制代码数据集,建立训练样本集,训练样本集中包括多个基于中间语言的训练样本;根据训练样本集对基于Transformer模型架构的基础模型进行预训练,得到中间语言预训练模型;根据中间语言预训练模型以及训练样本集,训练得到比较模型;根据中间语言预训练模型以及训练样本集,训练得到嵌入模型,嵌入模型包括查询编码器以及参考编码器;根据嵌入模型和比较模型,构建得到能够对二进制代码的相似性进行检测的相似性检测模型。本申请训练得到的相似性检测模型,可以同时提高二进制代码相似性检测的准确性和效率。

Patent Agency Ranking