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: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。