手机加密短信结构及应用该结构的手机加密短信收发方法

    公开(公告)号:CN102104844A

    公开(公告)日:2011-06-22

    申请号:CN200910242577.2

    申请日:2009-12-16

    Abstract: 本发明是有关于一种手机加密短信结构及应用该结构的手机加密短信收发方法。该手机加密短信收发方法,包含以下步骤:发送端使用者发送加密短信,具体步骤为:S11)编辑短信内容;S12)获取所述短信内容的摘要值;S13)利用发送端使用者的DSA加密私钥对所述摘要值进行签名;S14)利用接收端使用者的数字证书中的RSA加密公钥对签名以及所述短信内容进行加密;S15)发送加密短信,其中,所述加密短信结构为本发明的特有结构;所述接收端使用者接收并阅读所述加密短信,具体步骤为:S21)所述接收端使用者收到所述加密短信;S22)利用所述接收端使用者的RSA加密私钥对所述加密短信进行解密;S24)阅读所述加密短信内容。

    基于背景学习的射频层析成像方法

    公开(公告)号:CN103281779A

    公开(公告)日:2013-09-04

    申请号:CN201310233725.0

    申请日:2013-06-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于背景学习的射频层析成像方法,其主要技术特点是:包括以下步骤:1、根据无线传感器网络的接收信号强度,利用混合高斯背景学习算法或核密度估计背景学习算法建立每条链路的接收信号强度值的分布模型,判断各个链路是否受到影响;2、根据每条链路的接收信号强度值的分布模型,利用Tikhonov正则化进行图像重构。本发明将混合高斯背景学习算法或核密度估计背景学习算法(KDE)运用到射频层析成像中,来估计各个链路RSS测量值的分布,实现了多目标检测与跟踪功能,具有的优点是:1、在多目标和时变环境中能获得更高的准确性和有效性;2、不需要线下训练的过程。

    基于背景学习的射频层析成像方法

    公开(公告)号:CN103281779B

    公开(公告)日:2015-08-12

    申请号:CN201310233725.0

    申请日:2013-06-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于背景学习的射频层析成像方法,其主要技术特点是:包括以下步骤:1、根据无线传感器网络的接收信号强度,利用混合高斯背景学习算法或核密度估计背景学习算法建立每条链路的接收信号强度值的分布模型,判断各个链路是否受到影响;2、根据每条链路的接收信号强度值的分布模型,利用Tikhonov正则化进行图像重构。本发明将混合高斯背景学习算法或核密度估计背景学习算法(KDE)运用到射频层析成像中,来估计各个链路RSS测量值的分布,实现了多目标检测与跟踪功能,具有的优点是:1、在多目标和时变环境中能获得更高的准确性和有效性;2、不需要线下训练的过程。

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