基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

基于NTP的网络时间服务器校准方法探讨

为了解决基于NTP的网络时间服务器校准问题,对其展开校准项目和校准方法的探讨,给出了NTP同步偏差、定时准确度和定时稳定度等校准项目并结合实验详细阐述了两种NTP同步偏差的校准方法,实验结果表明,采用直接测量法的NTP同步偏差为10.25μs,不确定度为62.08μs(k=2);采用比较法的NTP同步偏差为139.75μs,不确定度为6.36ms(k=2).     

指掌易签约深圳机场 助力用户安全高效开展移动业务

日前,指掌易签约深圳宝安国际机场(下称“深圳机场”),该签约项目通过部署指掌易移动业务智能安全管理平台,针对性地解决深圳机场日益增长的App应用管理及安全问题,进而帮助客户实现移动业务安全高效的开展。该项目负责人表示,在深圳机场的项目需求发布后,对比了市场上主流的安全厂商,指掌易凭借良好的客户口碑和强大的技术实力成功中标。该项目在机场信息化建设中属于创新型项目,没有过多案例参照,需要在不断调研和摸索实践中发现该平台的亮点和定位。在这个过程中指掌易方案满足项目需求,且项目实施期间服务团队的专业表现令人印象深刻,为日后的深度合作打下了很好的基础。