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申请/专利权人：广西大学
摘要：本发明公开了基于声学特征的机械臂欺骗攻击侧信道检测方法，属于深度学习技术领域，包括：构建训练识别模型；接收所收集到的目标音频，执行声音处理步骤操作提取特征，执行训练识别步骤操作输出预测运动数据；将预测运动数据与所获取的相应的实时运动数据比对，评估每对参数差异是否超过预设阈值。本发明使用声音分离技术将混合的多轴声音分离为不同的单独轴声音，通过协同基于物理和数据驱动的方法构建每个运动关节的声学运动信息识别模型，据此识别模型识别目标声音，得到每个轴的预测运动信息，通过将这些预测运动信息与收集的实时运动命令进行比较，并结合阈值来确定是否受到欺骗攻击，实现机械臂欺骗攻击侧信道检测。
主权项：1.基于声学特征的机械臂运动检测方法，其特征在于，包括以下内容：步骤S1、构建训练识别模型，包括以下处理流程：声音处理步骤：对收集到的音频进行降噪和声音分离，然后从每个轴的单独运动音频中提取特征拼接成时域特征向量和频域特征向量；运动处理步骤：对每个轴采集到的运动信息进行处理，计算出每个轴的速度和加速度、运动方向，形成运动信息序列；训练识别步骤：先利用LSTM网络处理时域特征向量输入数据，利用卷积层网络处理频域特征向量输入数据，再进行特征融合，然后馈入分类网络及回归网络，分类网络使用全连接层和softmax函数输出方向分类信息，回归网络使用全连接层和ReLU激活函数输出速度和加速度预测信息，建立该声音特征向量和运动信息序列之间的映射；步骤S2、训练识别模型接收所收集到的目标音频，执行声音处理步骤操作提取特征，执行训练识别步骤操作输出该目标音频所对应的预测运动数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西大学 基于声学特征的机械臂欺骗攻击侧信道检测方法及系统
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