公开(公告)号：CN112804640A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202011589210.0

申请日：2020-12-29

Applicant: 西北大学

Inventor： 王薇 ,  何鼎升 ,  贾万 ,  牛进平 ,  陈晓江 ,  崔莉

IPC: H04W4/021 ,  H04W4/33 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明属于通信领域，公开了一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信方法及系统，该方法通过在接收端对采到的信道RSSI(Received Signal Strength Information)数据用能量上升下降沿来进行片段划分，同时设计了动态恢复策略来抵御共存干扰带来的有效+码字延迟。本发明基于M序列设计了一种具有强抗干扰能力的编码方式，使得信号源对信道RSSI值的扰动呈现稳定特性，从而利用编码特殊的相关性，提出一种合并同步与信息传输的模型，在无需前导码的情况下就能完成异构设备间同步，最终达到在干扰源存在的条件下仍能准确提取WiFi发送端发送空调控制信息的目的。

公开(公告)号：CN117014321A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310760965.X

申请日：2023-06-26

Applicant: 西北大学

Inventor： 王薇 ,  陈慧贤 ,  王果 ,  贾万 ,  罗杏函 ,  吴怡显 ,  于梓博

IPC: H04L41/14 ,  H04W24/08 ,  H04L69/08

Abstract: 本发明公开了一种基于跨协议的网络行为识别模型的构建方法及识别方法，将用户手机连接到指定WiFi上，使用zigbee节点持续监听用户手机连接到指定WiFi之间的无线信道，获取当前信道的RSSI序列；对当前信道的RSSI序列进行预处理，得到有效的RSSI序列片段Uij，基于CTC的传输流量分析技术采用了高效的数据分析算法，能够快速准确地对网络通信数据进行分析，从而提高分析效率和精度。且跨协议通信技术采用了灵活的协议转换和调整技术，能够实现不同协议之间的无缝通信，从而提高网络通信的兼容性和灵活性。同时能够在不影响用户正常使用的情况下进行网络通信数据的分析和调整，解决了现有技术中物联网加密技术干扰存在的情况下无法准确识别用户网络行为的技术问题。

公开(公告)号：CN112804640B

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202011589210.0

申请日：2020-12-29

Applicant: 西北大学

Inventor： 王薇 ,  何鼎升 ,  贾万 ,  牛进平 ,  陈晓江 ,  崔莉

IPC: H04W4/021 ,  H04W4/33 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明属于通信领域，公开了一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信方法及系统，该方法通过在接收端对采到的信道RSSI(Received Signal Strength Information)数据用能量上升下降沿来进行片段划分，同时设计了动态恢复策略来抵御共存干扰带来的有效+码字延迟。本发明基于M序列设计了一种具有强抗干扰能力的编码方式，使得信号源对信道RSSI值的扰动呈现稳定特性，从而利用编码特殊的相关性，提出一种合并同步与信息传输的模型，在无需前导码的情况下就能完成异构设备间同步，最终达到在干扰源存在的条件下仍能准确提取WiFi发送端发送空调控制信息的目的。

公开(公告)号：CN116684038A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310664434.0

申请日：2023-06-06

Applicant: 西北大学

Inventor： 王薇 ,  贾万 ,  吴怡显 ,  于梓博 ,  罗杏函 ,  陈慧贤 ,  王果

IPC: H04L1/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241

Abstract: 本申请涉及一种基于DANN网络架构的抗延时跨协议通信解码器构建方法，利用领域自适应神经网络可对源域数据和目标域数据的特征空间映射进行迁移的特性，将含延时的编码序列作为目标域数据，不含延时的编码序列作为源域数据，以此消除两者在空间特征上分布的差异性，最终设计一种可对含延时干扰的编码序列提取信息的解码器，此解码器提升了包级别CTC技术部署在多设备环境下的可靠性和稳定性。

公开(公告)号：CN116501164A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202211602974.8

申请日：2022-12-13

Applicant: 西北大学

Inventor： 常俪琼 ,  张钰琪 ,  杨小凤 ,  贾万 ,  李欣怡 ,  王举 ,  王薇

IPC: G06F3/01 ,  H04W84/12 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于持续学习的WiFi手势增量识别系统的构建方法，该方法从不断增加的数据流中学习信息，逐渐扩展已学习的信息并将其应用于未来的学习，使得到的识别系统具有稳定性和可塑性。包括在基于无线网卡的环境中，部署收发器，收集信道状态信息CSI；在样本采集环境中完成手势，得到手势动作样本集；从手势样本数据提取幅值信息并进行预处理；对处理后的数据进行子载波选择和降维，得到数据集；使用神经网络对数据集进行特征提取与分类，得到初始模型；以初始模型为基模型，采用持续学习中的梯度情景记忆方法对初始模型分别进行类别增量和领域增量学习，得到动态的基于持续学习的WiFi手势增量识别系统。