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[发明专利]一种基于主被动数据融合分析的目标识别方法-CN202310404500.0有效
发明人：张玲;卫传征;巩克现 -专利权人：郑州大学;北京赛博易安科技有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及网络安全技术领域，提供了一种基于主被动数据融合分析的目标识别方法，包括：向探测目标发送探测数据；接收目标的响应数据作为主动识别数据；采集探测目标的网络流量，进行特征分析，获得被动识别数据；将主动识别数据和被动识别数据输入主被动融合模型进行深度关联融合，输出第一识别结果；对主动识别数据和被动识别数据进行引导特征识别；进行引导数据采集，生成第二识别结果；结合第一识别结果和第二识别结果，生成目标识别结果。解决了主动探测与被动探测数据融合过程中由于交互方式简单造成协同工作效率低的问题，通过上述方法可以实现流程化、自动化的高效协同融合，从而提高主被动协同工作的效率。
一种基于被动数据融合分析目标识别方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv5的信号检测方法-CN202310611620.8在审
发明人：朱政宇;陈鹏飞;赵航冉;薛帮国;王梓晅;李鑫泽;林宇;梁静;王忠勇;巩克现 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的信号检测方法，所属方法包括：1、对接收到的信号进行短时傅里叶变换得到其时频图，并对时频图进行灰度化，构建信号检测时频图数据集；2、为提高深度学习网络的特征提取能力，将CBAM模块引入到经典YOLOv5；3、为提升算法最终预测框的准确性，将YOLOv5中的NMS算法替换为WBF算法；4、使用改进的Focal‑EIoU损失函数加强高质量预测结果在训练过程中的影响；5、使用Adam优化器和信号时频图数据集对改进的YOLOv5网络模型进行训练；6、将待检测信号的时频图输入训练好的网络模型中，得到信号检测结果。本发明实施例首次提出使用改进的YOLOv5网络模型检测接收宽带数据中存在的目标信号，该方法简单实用，以较低复杂度实现较高的信号检测性能，对深度学习网络在信号目标检测中的应用具有开拓意义。
一种基于改进 yolov5 信号检测方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法-CN202310278367.9在审
发明人：朱政宇;林宇;李鑫泽;赵航冉;梁静;林永辉;宋灿;王家政;陈鹏飞;巩克现 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04B1/713 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法，所属方法包括：首先，通过时频分析方法生成跳频信号灰度时频图作为YOLOv5目标检测网络的输入。其次，在backbone网络中加入CA机制，在保证模型灵活和轻量化的前提下捕获跨通道信息和位置敏感信息，实现跳频信号的实时检测和准确定位。再次，采用Soft‑SIoU_NMS替换NMS保证了跳频信号在发生频率碰撞时不会因置信度较低而被忽略。最后，采用NWD代替小目标检测时NMS和回归损失函数中的交并比(IntersectionofUnion,IoU)度量，提高对快跳频信号的检测精度。本发明实施一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法具有模型收敛快、鲁棒性强的优势且mAP达到99.5％，能够在低信噪比下准确地分选出各类跳频信号，且在信噪比为0dB时分选率超过95％。
一种基于改进 yolov5 短波信号分选方法

[发明专利]一种动态数字信道化接收机-CN202310089375.9在审
发明人：朱政宇;周宁;王梓晅;赵航然;梁静;王忠勇;巩克现;江桦 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04B1/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种动态数字信道化接收机，包括：建立WOLA分析滤波器组的数学模型；建立WOLA综合滤波器组的数学模型；根据信道划分方式确定原型滤波器通带截止频率和阻带起始频率；使用FRM技术设计原型滤波器；使用能量检测对分析滤波器组输出信号进行频谱检测，将检测到的跨信道信号输入综合滤波器组进行重构；本发明考虑了整个动态信道化的实现过程，通过对FRM技术进行改进，提出一种新型FRM用于设计具有功率互补特性的滤波器，然后作为WOLA滤波器组动态信道化结构的原型滤波器，降低了直接设计该滤波器的计算复杂度，并使信道之间进行交叠，以减少盲区造成的信号失真。
一种动态数字信道接收机

[发明专利]一种复杂环境下多网台跳频信号分选方法-CN202211690757.9在审
发明人：朱政宇;王家政;赵航然;王梓晅;梁静;王法松;王忠勇;巩克现;吴迪;江桦 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04B1/713 文献下载
摘要：本发明提供了一种复杂环境下多网台跳频信号分选方法，包括：建立复杂环境下跳频通信系统中的多网台跳频信号的数学模型，将多网台混合跳频信号进行短时傅里叶变换获得时频能量矩阵；根据接收信号的时频矩阵对其进行基于能量分布直方图的自适应阈值去噪；进行形态学滤波去除扫频干扰和部分短突发干扰；标记连通域并统计各连通域持续时长，根据持续时长去除短突发干扰和定频干扰，得到只含跳频信号的纯净信号；提取纯净信号各段平均能量，根据各段平均能量进行MeanShift聚类对各跳频段进行分选。在低信噪比下，相比其他跳频网台分选算法，本发明算法具有更强的抗干扰能力，更高的分选率，也具有更广泛的适用性，具有较高的工程实践价值。
一种复杂环境下多网台跳频信号分选方法

[发明专利]一种基于RapidIO的多网隔离网闸交换单元-CN202211514968.7在审
发明人：孙鹏;谭琛林;王忠勇;巩克现;王玮;江桦 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于嵌入式系统领域，尤其是一种基于RapidIO的多网隔离网闸交换单元，针对现有的隔离网闸只能针对单一的内外网，无法实现整个系统内部的信息交换，且不能满足多个内外网同时互相隔离的需求的问题，现提出如下方案，其包括数据交换系统和四个双端口RAM；本发明通过在传统隔离网闸的基础上，将RapidIO技术应用于隔离网闸的交换单元，设计了一个数据交换系统，使该单元能够与传统的内外网处理单元结合成一个多网隔离网闸，可以解决传统隔离网闸只能针对单一的内外网的问题，实现整个系统内部的信息交换，满足多个内外网同时互相隔离的需求。
一种基于 rapidio 隔离交换单元

[发明专利]一种基于注意力机制与残差结构的联合调制识别方法-CN202211125460.8在审
发明人：王忠勇;郑向阳;巩克现;孙鹏;陈家伟;杨晨旭;刘佳琪 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于注意力机制与残差结构的联合调制识别方法，针对现有技术中存在低信噪比条件下识别准确率过低、复杂度太高、相同条件下乘加次数多、网络可训练参数数量庞大等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：步骤A:对于接收的待识别信号类型，利用特征值分解估计出信号子空间维度从而估计出接收信号的信噪比；本发明的目的是通过DeepSig开源数据集RadioML2018.01A的大量数据实验，验证了联合结构的识别有效性，低信噪比区间的识别准确率得到显著提高，高信噪比区间的识别率得到提升，通过网络可训练参数数量以及推理时间的仿真，验证得到BoTAMCNet具有相对较低的复杂度。
一种基于注意力机制结构联合调制识别方法

[发明专利]一种基于尺度迭代和频谱补偿的宽带信号检测方法-CN202211098822.9在审
发明人： 巩克现;杨晨旭;王忠勇;江桦;刘佳琪;郑向阳;王玮 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于尺度迭代和频谱补偿的宽带信号检测方法，针对现有的宽带信号的检测算法易受噪声影响、在低信噪比下检测效果较差、复杂度较高，检测时间长、需要大量先验信息等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：步骤A:收信号经过AD采样得到宽带采样信号，经过数字信道化将宽带信号划分为合适带宽的多段信号；本发明的目的是针对宽带信号，利用形态学滤波带宽筛选的特性，使噪声基底估计更准确，避免不平坦噪底造成误检；利用平滑迭代克服信号中强脉冲和白噪声对信号参数估计造成的误差，通过频谱补偿改善频带混叠信号的检测性能，实现宽带信号的盲检测，提高检测准确度。
一种基于尺度频谱补偿宽带信号检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的变种协议字段划分方法-CN202211048084.7在审
发明人：王玮;安晓明;王忠勇;巩克现;江桦 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04L69/22 文献下载
摘要：本发明属于网络安全领域，尤其是一种基于深度学习的变种协议字段划分方法，针对现有的方法得到的字段划分结果参考意义较小的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：采集原始协议报文数据集和变种协议报文数据集；利用提出的列特征提取方法分别对两种报文数据进行列特征提取得到对应的协议列特征数据集；通过原协议规定的报文数据字段划分方法对原协议两种数据集进行字段划分标记生成训练集；以原始协议的两种数据集作为训练目标，构建变种协议字段划分网络进行训练，并保存训练后的变种协议字段划分网络，本发明在二进制变种协议字段划分任务上与现有方法相比具有较高的参考价值。
一种基于深度学习变种协议字段划分方法

[发明专利]一种基于组合模型的短期空中交通流量预测的方法-CN202210902503.2在审
发明人：王忠勇;陈家伟;谭琛林;王玮;巩克现;刘正阳;郑向阳 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于空中交通流量管理领域，尤其涉及一种基于组合模型的短期空中交通流量预测的方法，针对当前现有的空中交通流量容易受人为和天气等因素影响，具有很强的非线性，利用单一模型进行预测难以取得较好的预测效果问题，包括如下步骤：S1：统计历史每小时的空中交通流量；S2：通过prophet模型对空中交通流量数据分解；S3：根据分解的特性；S4：将S1中的历史空中交通流量数据做最大最小归一化处理；S5：得到预测结果；本发明的目的是提供一种基于组合模型的空中交通流量短期预测方法，以实际运行的流量时间序列数据为基础，通过分解空中交通流的趋势性、周期性和随机性，准确预测短期流量、为精准实施流量管理措施提供科学依据。
一种基于组合模型短期空中交通流量预测方法

[发明专利]一种基于CPM信号g次方低复杂度检测算法-CN202210841286.0在审
发明人： 巩克现;张金涛;刘佳琪;江桦;王玮;孙鹏 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： H04L27/38 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于Laurent分解的CPM信号g次方低复杂度检测方法，包括如下步骤：步骤A、对接收到的信号进行相位展开；步骤B、对步骤A中的相位进行g次方运算，得到调制指数等效后的相位；步骤C、将步骤B中等效后的相位信号送入检测器，然后基于Laurent分解进行相干检测，从而得到检测后的序列。与传统的最佳检测方法相比，本发明的检测算法能够在几乎不损失误码性能的情况下，显著降低检测器的复杂度。
一种基于 cpm 信号次方复杂度检测算法

[发明专利]一种基于Swin-Transformer的短波协议信号自动识别方法-CN202210906779.8在审
发明人：朱政宇;陈鹏飞;赵航冉;林宇;王家政;梁静;巩克现;王忠勇;王梓晅 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Swin‑Transformer的短波协议信号自动识别方法，所属方法包括：仿真产生九种待识别的短波信号，并对信号进行预处理，对预处理后的信号进行短时傅里叶变换得到其时频图，并对时频图进行灰度化建立短波协议信号灰度时频图训练集；建立高斯信道下、前干扰条件下以及Watterson信道下等多种复杂环境下的短波协议信号时频图训练集；使用基于Swin‑Transformer的神经网络算法对短波协议信号时频图进行特征提取及映射，实现对短波协议信号的自动识别。
一种基于 swin transformer 短波协议信号自动识别方法

[发明专利]一种高误码率下LDPC稀疏校验矩阵重建方法-CN202210656887.4在审
发明人：孙鹏;李正豪;刘宏洁;李清涛;巩克现;王忠勇 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： H03M13/11 文献下载
摘要：本发明属于信道编码识别领域，公开了一种高误码率下LDPC稀疏校验矩阵重建方法，包括如下步骤：步骤A、计算一次抽取包含校验节点的概率，进而确定随机抽取的次数；步骤B、对LDPC码字比特进行随机抽取构建方阵进行高斯消元获取疑似校验向量；步骤C、基于疑似校验向量关系成立的统计特性和最小错误判决准则，对步骤B中高斯消元求解出的疑似校验向量判定；步骤D、对步骤C中保留的校验向量对整体接收码字矩阵进行判决，并根据接收码字个数不同采用“剔除错误码字”或“翻转最低不可靠位”的方法提高接收数据中无误码码组的比例；步骤E、重复步骤B至步骤D，直至达到迭代抽取次数；与现有的LDPC码校验矩阵重构算法相比，本发明的容错能力更强且复杂度更低。
一种误码率 ldpc 稀疏校验矩阵重建方法

[发明专利]一种基于幅度概率分布差异的辐射源识别算法-CN202210754595.4在审
发明人：江桦;张晨;刘宏洁;巩克现;王玮 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于特定辐射源识别技术领域，尤其是一种基于幅度概率分布差异的辐射源识别算法，针对现有的常见算法对幅度畸变的针对性不强且复杂度较高，在小样本条件下识别率较低、对信噪比先验信息较敏感的问题；现提出如下方案，其包括以下步骤：S1：对实信号进行幅度均值归一化预处理，均匀划分实信号幅度区间，求取各幅度区间样点概率分布；S2：对实信号进行希尔伯特变换得到解析信号，对解析信号进行幅度均值归一化预处理，均匀划分解析信号星座图圆环区间，求取各圆环区间样点概率分布。本发明算法对信噪比先验信息不敏感，不需要估计信噪比就可以达到较高识别率。此外，与对比算法相比，所提算法有着较低的计算复杂度。
一种基于幅度概率分布差异辐射源识别算法

[发明专利]基于轻量化卷积神经网络的无线信号自动调制识别方法-CN202110575130.8有效
发明人：王忠勇;孙冬哲;巩克现;孙鹏;江桦;王玮 -专利权人：郑州大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于轻量化卷积神经网络的无线信号自动调制识别方法，包括如下步骤：步骤A、对于待识别接收信号，进行一次含多个卷积核的标准卷积运算，以从原始信号中获取充足的信息；步骤B、使用深度可分离卷积设计了深度可分离卷积残差单元和深度可分离卷积残差栈用于特征提取；步骤C、使用一层线性激活的点卷积层进行特征升维；步骤D、针对最后一层特征图，使用非线性激活的全局深度卷积进行特征重构；步骤E、针对判别特征向量，使用一层全连接层完成信号分类。该算法同现有算法相比，分类准确率非常接近当前最优算法且优于其它深度学习算法，同时模型空间复杂度和推理速度方面有着显著改善。
基于量化卷积神经网络无线信号自动调制识别方法

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