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公开(公告)号：CN105448115B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201610038093.6
申请日：2016-01-20
申请人： 南通大学
IPC分类号： H04W4/06
摘要： 本发明涉及高速交通网络中群集车辆间的通信方法，高速公路上具有车载单元OBU且同向行驶的车辆中，彼此相距在无线信号通信距离R内的邻居车辆进行被动群集并推举群首和群网关，其中：群首推举是根据车辆平均相对速度ARV的模糊化参数T(ARV)与邻居车辆数NL的模糊化参数T(NL)来设定群首推举模糊逻辑规则，并按该规则的优先顺序进行的群首推举；群网关推举是根据平均相对速度ARV的模糊化参数T(ARV)与接收信号强度指数RSSI的模糊化参数T(RSSI)来设定群网关模糊逻辑规则，并按该规则的优先顺序进行网关车辆推举。其优点是避免车辆高密度下的冗余广播和稀疏状态下的群集开销，延长群集的生存时间，提高通信质量。
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公开(公告)号：CN118828891A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410807113.6
申请日：2024-06-21
申请人： 南通大学
IPC分类号： H04W72/044 , H04W72/0446 , H04B7/06 , H04K1/02 , H04K3/00
摘要： 本发明提出了一种基于人工噪声的无人机NOMA携能通信物理层保密方法和系统，所述方法包括如下步骤：在第一时隙，地面基站给无人机发送无线能量；在第二时隙，地面基站发送无线信号给无人机，无人机和可信近用户分别发送人工噪声给不可信远用户；在第三时隙，无人机将自身产生的人工噪声与可信近用户信号进行异或，并与不可信远用户信号叠加发送给两个用户；通过计算每个时隙可信近用户和不可信远用户的信干噪比和信噪比，得出中断概率和窃听概率。本发明解决了无人机通信的能量供给问题，提升了NOMA携能通信的安全传输性能，有助于解决实际的无人机NOMA携能通信场景中存在的安全隐患问题。
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公开(公告)号：CN102904724A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210394628.5
申请日：2012-10-17
申请人： 南通大学
发明人： 袁红林 , 包志华 , 徐晨 , 章国安 , 杨永杰 , 严燕 , 朱海峰 , 邵蔚 , 季彦呈 , 冯军 , 黄勋 , 蒋华 , 孙强 , 罗磊 , 王伟 , 李洪钧 , 谢正光 , 张晓格 , 岳贤军 , 沈学华
摘要： 本发明涉及基于射频指纹的挑战-应答认证协议方法。挑战与应答双方通过无线媒介进行通信连接，包括：初始阶段的：应答方通过所述无线媒介获取挑战方的射频信号，从中检测出挑战方射频指纹RFF；将获取挑战方的射频指纹RFF存储到存储器中；和运行阶段的：应答方接收到挑战方的射频信号后；检测出其中的射频指纹RFF；从存储器中读取存储的挑战方射频指纹RFF，比较刚检测出的射频指纹RFF与存储的射频指纹RFF，如两者匹配，继续运行协议，如两者不匹配，终止协议运行。本发明实现了通信双方物理层信息的高强度身份认证，能够抵抗有关通信方克隆的绝大部分攻击，包括假冒、重放、侦听、拒绝服务等，并有助于解决密钥泄露检测公开问题。
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公开(公告)号：CN107359949B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710767990.5
申请日：2017-08-31
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04B17/382
摘要： 本发明涉及一种基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法。在一个有1个主用户和N个次用户的认知无线网络环境下，每个次用户（感知节点）将接收到的检测信号送往云端。云端选择能量最大的一路检测信号作为参考信号，并将其他N‑1路检测信号与参考信号之间的相位差调整到[‑π/2,π/2]之间，然后采用自适应智能算法对参考信号与其余其他N‑1路检测信号之间的相位差进行智能补偿，最后将参考信号和相位补偿后的N‑1路检测信号相加合并融合，进而进行频谱感知，判决该频段中是否有主用户存在。用本发明进行协作频谱感知，有效利用了所有认知用户接收到的有用信息，大幅度提高了协作频谱感知检测的准确性，同时也减少了感知节点的计算复杂性。
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公开(公告)号：CN109284381B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN201811134055.6
申请日：2018-09-27
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/2458 , G06F40/289
摘要： 本发明的融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘方法为：首先计算原创微博及评论中名词之间的相似度矩阵，利用谱聚类算法得到与原创微博提到的方面相关的显式方面集与隐式方面集；然后构建融合表情符号库和主题模型的方面观点褒贬态度挖掘模型 ，并进行参数估计；最后结合观点挖掘模型和显式、隐式方面集对微博评论进行褒贬态度分析，得到每条用户评论对原创微博内容的褒贬态度倾向。本发明将主题模型与表情符号库相融合应用到微博原创内容下用户评论的方面观点挖掘和褒贬态度分析，同时结合与原创微博方面相关的显式方面以及存在于评论中的隐式方面，以更好获取评论用户对原创微博的褒贬态度,提高对评论集整体的褒贬态度倾向的判断。
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公开(公告)号：CN107453827A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710768047.6
申请日：2017-08-31
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： H04B17/382
CPC分类号： H04B17/382
摘要： 本发明涉及一种基于余弦定理的认知无线云网络协作频谱感知方法。在一个有1个主用户和N个次用户的认知无线云网络环境下，每个次用户（感知节点）将接收到的检测信号送往云端。云端选择任何一路检测信号作为参考信号，根据余弦定理计算选定的参考信号与其余N-1路检测信号之间的相位差，进而进行相位补偿；然后云端将参考信号和相位补偿后的N-1路检测信号相加合并融合，进而进行频谱感知，判决该频段中是否有主用户存在。用本发明进行协作频谱感知，有效利用了所有认知用户接收到的有用信息，大幅度提高了协作频谱感知检测的准确性，同时也减少了感知节点的计算复杂性。
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公开(公告)号：CN105448115A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201610038093.6
申请日：2016-01-20
申请人： 南通大学
摘要： 本发明涉及高速交通网络中群集车辆间的通信方法，高速公路上具有车载单元OBU且同向行驶的车辆中，彼此相距在无线信号通信距离R内的邻居车辆进行被动群集并推举群首和群网关，其中：群首推举是根据车辆平均相对速度ARV的模糊化参数T(ARV)与邻居车辆数NL的模糊化参数T(NL)来设定群首推举模糊逻辑规则，并按该规则的优先顺序进行的群首推举；群网关推举是根据平均相对速度ARV的模糊化参数T(ARV)与接收信号强度指数RSSI的模糊化参数T(RSSI)来设定群网关模糊逻辑规则，并按该规则的优先顺序进行网关车辆推举。其优点是避免车辆高密度下的冗余广播和稀疏状态下的群集开销，延长群集的生存时间，提高通信质量。
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公开(公告)号：CN103117820B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310024775.8
申请日：2013-01-23
申请人： 南通大学
摘要： 本发明涉及一种基于可信度的加权协作频谱检测方法，主要步骤是：各感知节点检测本地频谱，并与全局检测结果进行比较获得各自的本地频谱感知可信度；融合中心利用切尾平均法计算可信度门限，选择可信度大于该门限的感知节点参与协作；对筛选出的感知节点的可信度进行归一化处理得到各感知节点在本次协作中的加权系数；融合中心将参与协作的节点检测统计量加权求和后与系统的判决门限比较，最后判决主用户是否正在占用频谱；每次检测完成后更新感知节点的可信度，为下一次检测作准备。本发明有效降低了认知网络协作检测的复杂性，提高了频谱检测性能，在噪声波动环境下具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103117820A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310024775.8
申请日：2013-01-23
申请人： 南通大学
摘要： 本发明涉及一种基于可信度的加权协作频谱检测方法，主要步骤是：各感知节点检测本地频谱，并与全局检测结果进行比较获得各自的本地频谱感知可信度；融合中心利用切尾平均法计算可信度门限，选择可信度大于该门限的感知节点参与协作；对筛选出的感知节点的可信度进行归一化处理得到各感知节点在本次协作中的加权系数；融合中心将参与协作的节点检测统计量加权求和后与系统的判决门限比较，最后判决主用户是否正在占用频谱；每次检测完成后更新感知节点的可信度，为下一次检测作准备。本发明有效降低了认知网络协作检测的复杂性，提高了频谱检测性能，在噪声波动环境下具有良好的鲁棒性。
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