简介:针对传统多目标概率假设密度(PHD)滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD(GM-PHD)滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,并在处理当前拍时保证其权值的稳定性,以保证算法的高精度。仿真结果表明,在低检测概率情况下,该算法可较好估计目标数和目标状态。与传统GM-PHD滤波器比,该算法跟踪精度大幅提高。
简介:众所周知,有效容量理论提供了一种方法,用于探索在延迟受限的无线网络的性能限制,这篇文章认为频谱共享认知无线电(铬)系统,在该系统中,用户可以访问的频谱分配给主用户(脓)。特别是,CR发射机之间的通道(cr-t)和主接收器和cr-t和Cr的接收器之间的信道(铬)会经历不同的衰落类型和任意链路功率增益。这被称为非对称衰落。作者研究了在一个给定的延迟质量的服务质量(服务质量)约束在非对称衰落信道的容量增益。得到了平均接收干扰功率约束下的有效容量的封闭形式表达式。主要结果表明,有效容量是敏感的衰落类型和链路功率增益。干扰信道的衰落参数在宽松的时延约束的有效能力起着至关重要的作用。然而,信道的衰落参数的有效容量,更严格的延迟约束,发挥了决定性的作用。此外,多脓的影响下延迟约束的能力收益也被探讨。
简介:摘要:随着21世纪的科技进步,云计算已经成为我们生活和工作的必要元素。云计算的普及和应用在衣食住行和科技教育等领域为我们提供了极大的便利。然而,随着云计算的飞速发展,安全问题和隐私问题也接踵而至。如何在推动信息产业发展的同时,确保用户的安全隐私权益,已成为我们面临的重要挑战。本文将重点关注云计算环境下的数据安全与隐私保护问题,尝试探索有效的应对策略,以改善当前云计算服务中普遍存在的信息泄露问题。我们将详细分析云计算环境下可能存在的安全和隐私问题,并探讨现有的保护方法和技术的优缺点。同时,还将提出一系列实际可行的建议和措施,以期在保护用户隐私和确保数据安全之间找到平衡点。