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公开(公告)号：CN106130903B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610538471.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/741 , G06F21/78 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的SDN交换机流表加密方法，通过FPGA对上层控制器下发的流表数据进行加密并以未加密数据中提取的IP地址作为写入地址写入存储器中；对物理端口传输的数据进行采集，根据采集到的IP地址作为读取地址从存储器中读取对应地址数据并解密。本发明可以利用FPGA的并行高速性，在保证数据高速转发的情况下，增加了流表存储的安全性。相比于流水线的查找方式，IP地址映射存储器地址的查找方式又降低了数据的处理时间。
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公开(公告)号：CN107426102A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710620091.2
申请日：2017-07-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/729 , H04L12/741 , H04L12/26 , H04L1/16
Abstract: 本发明公开一种基于路径质量的多路径并行传输动态决策方法，其考虑到路径质量的差异对整个网络传输性能的影响，首先发送探测数据包对决定路径质量的四个参数：时延、抖动、丢包率以及缓存占用比进行实时测量，测量之后的数据反馈给发送端，经过发送端缓存区中的TOPSIS方法对其进行处理，选择出最适合传输数据的路径组合，之后发送待传送数据包，当数据包到达接收端后，将选择出最小时延的路径发送反馈ACK到接收端。本设计充分发挥了动态决策路径的优势，提高网络吞吐量，实现了高效率的数据传输。
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公开(公告)号：CN106210064A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610555676.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于授权的可控P2P大规模遥感数据分发方法，包括遥感数据拥有者发布遥感数据、遥感数据使用者下载遥感数据、遥感数据管理平台的监控管理三个流程，本发明采用了基于P2P的数据传输方法，不存在多用户下载造成资源服务器的性能瓶颈，方便了用户的使用；整个遥感资源趋向于一种优化的状态，遥感文件块会在系统中均匀分布，避免拥有稀有文件块的结点离开系统后造成的系统消亡，有效地延长了系统的生命周期；通过遥感数据管理平台对P2P用户端的身份审核和权限验证，避免了遥感数据流入不合适的P2P用户端，保证了遥感数据的安全性；增强了遥感数据管理者对数据分发的掌控能力，提高了遥感数据分发过程中可控安全性。
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公开(公告)号：CN106130903A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610538471.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/741 , G06F21/78 , G06F21/62
CPC classification number: H04L45/38 , G06F21/6209 , G06F21/78 , H04L45/745
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的SDN交换机流表加密方法，通过FPGA对上层控制器下发的流表数据进行加密并以未加密数据中提取的IP地址作为写入地址写入存储器中；对物理端口传输的数据进行采集，根据采集到的IP地址作为读取地址从存储器中读取对应地址数据并解密。本发明可以利用FPGA的并行高速性，在保证数据高速转发的情况下，增加了流表存储的安全性。相比于流水线的查找方式，IP地址映射存储器地址的查找方式又降低了数据的处理时间。
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公开(公告)号：CN104284405A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410534208.1
申请日：2014-10-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多主体系统的蜂窝网基站和中继站联合休眠调度方法，所述方法包括：每个小区基站和中继站都配备一个虚拟主体；每个小区基站的虚拟主体负责收集自己小区的信道状态、业务流量以及相邻小区的基站和中继站的休眠或者工作信息，然后判断该小区基站是否进入休眠状态；每个小区中继站的虚拟主体负责收集自己小区的信道状态、业务流量以及基站和中继站的休眠或者工作信息，然后判断该小区中继站是否进入休眠状态。本发明能够克服现有的蜂窝网基站休眠调度方法不适用于基站和中继站联合休眠调度而且未考虑系统频谱效率和能量效率平衡的缺点，能够适应蜂窝中继网络中信道状态和业务流量的动态变化，达到系统频谱效率和能量效率的动态平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104283742A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410619192.4
申请日：2014-11-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的网络数据包过滤方法，先采集网络数据包，并将其存储到一个数据缓冲器中，再对其头部信息进行提取，接着将提取到的相关信息存入SRAM中，与此同时将提取到IP地址作为访问SDRAM的地址去读取过滤控制位信息，得出明确通过与否信号，对数据缓冲器中数据让其通过与否，查询成功则数据转发，否则丢弃。通过上位机配置过滤规则集为IP数据包格式以DMA方式传输到底层FPGA中，通过解析并将过滤控制位信息写入SDRAM中，用于过滤查询。上述设计充分发挥FPGA硬件快速并行计算优势，满足线速过滤要求，实现高速网络数据包过滤和统计显示数据流相关信息。
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公开(公告)号：CN103914707A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410150112.5
申请日：2014-04-15
Applicant: 广西交通投资集团有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于支持向量机的绿色通道产品辅助判别方法，将采集的绿色通道车辆辐射图像进行线性变换后，采用Canny算子进行边沿检测；通过灰度共生矩阵提取上述边沿区域的局部纹理特征，作为支持向量机的输入特征；采用经过训练的具有季节和地域特征的支持向量机模型对绿色通道产品进行分类识别；用户拥有对识别结果的最后决策和判别权，判别结果作为样本用于后续训练。本发明通过辐射图像自动识别当前车辆的装载产品类别，以提高绿色通道检测准确率，减少图检员工作量。
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公开(公告)号：CN103117948A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310057076.3
申请日：2013-02-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/869
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的分级并行高速网络TCP流重组方法，采用基于FPGA的分级并行结构，作为第一级的主节点对捕获网络数据包实现负载均衡调度，在保证流粒度的前提下，将高速网络数据流瞬时均衡地调度至作为第二级的从节点中；从节点先并发访问快表以及基于哈希的双向循环链表，若访问快表先找到流记录则结束哈希双向循环链表查找流记录，否则将依赖哈希双向循环链表查找结果，从而确定该TCP流的状态，再判定此次访问TCP流记录的数据包是否有序，对于乱序数据包才为其分配存储空间，并以静态链表维护该流中的乱序数据包来实现TCP流局部重组，在保证该TCP流数据包局部有序的前提下，实现该TCP流的数据包整体有序。
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公开(公告)号：CN103002575A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210392447.9
申请日：2012-10-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法的水下无线传感器网络节点定位方法，首先根据GPS定位系统确定部署在水面的锚节点的坐标，再确定待定位节点的三维坐标。待定位节点坐标确定如下：首先利用水深与压强的关系求出节点的水深；然后将水下三维定位问题等效转换为二维定位。待定位节点的二维坐标确定如下：普通节点收集各锚节点的位置与距离信息，保存在一张表List上，然后广播给各锚节点；各锚节点根据表List独立的运行粒子群算法，分别求得各自的最优粒子，并把结果发给待定位节点；待定位节点检测锚节点所求的最优粒子，确定出节点的二维坐标。本发明可以显著减少待定位节点的能量和计算消耗。
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公开(公告)号：CN119854795A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510019372.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/122 , H04W84/06 , H04L43/04 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2132 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及网络安全与卫星互联网技术领域，提出了一种基于CNN和RWav‑KAN的卫星网络异常检测方法。针对卫星网络数据(包括通信数据、遥测数据及控制数据)的规模大、维度高、时间相关性强及动态非平稳等复杂特性，首先，本发明利用卷积神经网络(CNN)提取空间信息特征，捕捉局部模式。随后，通过残差小波科尔莫戈洛夫‑阿诺尔德网络(RWav‑KAN)提取频域特征，采用小波变换捕捉多频率成分，增强复杂流量模式识别能力。最后，通过双通道RWav‑KAN结构融合多尺度特征，并结合Softmax分类器，显著提升了模型的泛化性能和检测准确性。本发明通过融合CNN的空间特征提取能力与RWav‑KAN的多尺度频域分析能力，有效解决了卫星网络异常检测中的特征提取与多尺度分析难题，为卫星网络安全防护提供了新的技术手段。
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