检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2024年第11期40卷 2050-2061页

作者：吴孙勇张小琪李明余润华桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林长海发展有限责任公司广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

被动传感器不主动发射信号,通常仅获得目标的角度量测信息,无法获得径向距离信息,这种仅利用角度量测信息对多目标跟踪的方法称为纯方位多目标跟踪。实际应用中,纯方位多目标跟踪面临三个主要问题:一是由于被动传感器只获取目标的角度量... 详细信息

被动传感器不主动发射信号,通常仅获得目标的角度量测信息,无法获得径向距离信息,这种仅利用角度量测信息对多目标跟踪的方法称为纯方位多目标跟踪。实际应用中,纯方位多目标跟踪面临三个主要问题:一是由于被动传感器只获取目标的角度量测,导致量测信息不完备;二是量测方程存在高度非线性;三是由于传感器可能接收到杂波等非目标产生的量测,导致量测源不确定。针对上述问题,本文提出一种多传感器贪婪伪线性粒子势平衡多伯努利滤波。首先采用Rao-Blackwell理论将混合目标状态向量分解,将与量测值相关的位置分量视为非线性分量,而与量测值无关的速度分量视为线性分量,并分别采用粒子滤波器(Particle Filter,PF)和卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)进行处理,从而有效降低粒子滤波采样维度。其次,针对传统粒子采样严重依赖模型的问题,基于伪线性卡尔曼滤波器(Pseudo-linear Kalman Filter,PLKF)设计一种新型粒子采样方法,即利用PLKF和最新量测信息构造重要性密度函数,并对非线性分量进行粒子采样;在更新阶段采用贪婪量测划分策略选取最优量测集合,并利用最优量测集合中量测信息实现多目标状态集中式融合估计。最后,通过仿真结果验证,本文所提滤波器能在杂波环境中仅利用角度量测对目标进行有效稳定的跟踪,相较于对比方法,所提滤波器能够更为准确估计目标数量和状态。

关键词：纯方位多目标跟踪多传感器势平衡多伯努利滤波伪线性卡尔曼滤波贪婪算法

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未知系统偏差下的预检测变分PHD滤波器

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现代雷达 2025年

作者：吴孙勇王斌邹晗桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西密码学与信息安全重点实验室

在多目标跟踪中会出现非零均值的高斯噪声，使得量测产生偏移（即系统偏差），进而导致不精确的目标状态估计。为了更好的建模系统偏差，引入伯努利变量判断当前时刻是否存在系统偏差进行预检测，并将其偏移量建模为高斯分布。解析求解... 详细信息

在多目标跟踪中会出现非零均值的高斯噪声，使得量测产生偏移（即系统偏差），进而导致不精确的目标状态估计。为了更好的建模系统偏差，引入伯努利变量判断当前时刻是否存在系统偏差进行预检测，并将其偏移量建模为高斯分布。解析求解目标状态、伯努利变量、偏移量是困难的，因此引入变分贝叶斯近似迭代各变量参数并推导似然函数，将似然函数用于PHD滤波器的更新，提出了未知系统偏差下的变分PHD滤波器。仿真实验表明，所提算法在未知系统偏差条件下的跟踪性能优于GM- PHD 滤波器和扩展SMC-PHD 滤波器。

关键词：多目标跟踪 PHD滤波器变分推断系统偏差

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基于区块链的RFID供应链产品所有权转移方案

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电子学报 2025年第2期53卷 451-459页

作者：陆琪鹏刘亚丽刘长庚曾聪爱陈东东宁建廷江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 澳门城市大学数据科学学院中国澳门999078

将产品转移给不受管理员信任的实体,极易造成产品伪造、窜货和隐私泄露等问题.因此,本文提出一种基于区块链的RFID供应链产品所有权转移方案BPOTS.首先,设计了一种基于中国剩余定理与Pedersen承诺的秘密值共享与验证算法,实现了产品在... 详细信息

将产品转移给不受管理员信任的实体,极易造成产品伪造、窜货和隐私泄露等问题.因此,本文提出一种基于区块链的RFID供应链产品所有权转移方案BPOTS.首先,设计了一种基于中国剩余定理与Pedersen承诺的秘密值共享与验证算法,实现了产品在指定新所有者集合的转移,并利用Pedersen承诺的同态性质实现了产品批量转移,提高了产品的转移效率;其次,提出了一种基于对称加密的伪ID生成算法,平衡了供应链的隐私性与透明性;再次,本文对BPOTS进行了安全性分析和性能评估,结果表明:与现有基于区块链的RFID供应链产品所有权转移方案相比,BPOTS有效平衡了供应链的隐私性和透明性,并在产品转移的运行效率上提高了约12倍.最后,本文在长安链平台上实现了所提出的BPOTS并在Github上开源.测试结果表明:BPOTS产品转移效率相比于产品串行转移提高了约70.4%,有效降低了供应链节点的成本.

关键词：区块链 RFID供应链所有权转移中国剩余定理 Pedersen承诺

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基于STGP-ETCBMeMBer滤波器的扩展目标跟踪算法

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信号处理 2023年第7期39卷 1319-1330页

作者：吴孙勇吕晓燕薛秋条周于松桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

外形估计是扩展目标跟踪的难点之一,不精确的建模方法会导致较差的估计效果。针对不规则多扩展目标的跟踪问题,本文提出了一种基于时空高斯过程模型的势平衡多扩展目标多伯努利(Spatio-Temporal Gaussian Process Cardinality Balanced ... 详细信息

外形估计是扩展目标跟踪的难点之一,不精确的建模方法会导致较差的估计效果。针对不规则多扩展目标的跟踪问题,本文提出了一种基于时空高斯过程模型的势平衡多扩展目标多伯努利(Spatio-Temporal Gaussian Process Cardinality Balanced Multi-Extended Target Multi-Target Multi-Bernoulli, STGP-ETCBMeMBer)滤波算法。首先,利用随机有限集方法将增广后的多扩展目标状态集合和量测集合分别建模为多伯努利随机有限集合和泊松随机有限集合,并在此基础上利用STGP方法对星凸形扩展目标的量测源建模,提高算法对扩展目标的外形估计精度。之后,在算法更新阶段,假设同一目标量测子集对应的多个似然函数服从高斯分布,推导得到了STGPETCBMeMBer滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture, GM)实现。最后,通过构造仿真对比实验验证了所提算法的有效性,仿真结果表明所提算法在扩展目标的外形估计上有更精确的效果。

关键词：扩展目标时空高斯过程 CBMeMBer滤波器高斯混合

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基于GLMB滤波的复杂场景下红外弱小目标自适应跟踪算法

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红外技术 2024年第7期46卷 743-753页

作者：蔡如华周健斌吴孙勇郑翔飞桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

针对红外弱小目标在复杂场景下受到漏检和杂波影响,导致跟踪不连续甚至失效的问题,本文提出一种红外弱小目标自适应跟踪算法。在预处理阶段,为了减少不必要的计算,首先定义一种衡量图像复杂度的算法。然后该算法通过计算红外图像多个特... 详细信息

针对红外弱小目标在复杂场景下受到漏检和杂波影响,导致跟踪不连续甚至失效的问题,本文提出一种红外弱小目标自适应跟踪算法。在预处理阶段,为了减少不必要的计算,首先定义一种衡量图像复杂度的算法。然后该算法通过计算红外图像多个特征得到场景复杂度来确认场景类型,再根据场景类型选取对应的检测算法提取目标候选位置、灰度以及局部直方图等特征建立对应的量测模型与似然函数。在目标跟踪阶段,为了自适应地匹配广义标签多伯努利(Generalized Labeled Multi-Bernoulli,GLMB)滤波器的滤波参数,在GLMB的基础上提出一种适应视频图像的新生算法进行航迹起始;针对红外图像序列目标检测概率未知的情况,将未知检测概率的基数化概率假设密度(Cardinality Probability Hypothesis Density,CPHD)滤波器集成到GLMB中实时估计目标检测概率以提升跟踪精度。仿真结果表明,所提出算法能有效地排除量测漏检和虚警的干扰,跟踪不同红外复杂场景下的弱小目标。

关键词：红外弱小目标广义标签多伯努利滤波自适应跟踪复杂场景

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基于强跟踪UKF的自适应PHD-SLAM算法

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信号处理 2024年第10期40卷 1875-1883页

作者：邹晗吴孙勇薛秋条李明桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林长海发展有限责任公司广西桂林541004

传统概率假设密度同时定位与建图(Probability Hypothesis Density-Simultaneous Localization and Mapping,PHD-SLAM)方法缺乏在线自适应调整能力,容易受到不确定噪声、初始系统参数选择以及线性化近似误差的影响,从而导致粒子退化问题... 详细信息

传统概率假设密度同时定位与建图(Probability Hypothesis Density-Simultaneous Localization and Mapping,PHD-SLAM)方法缺乏在线自适应调整能力,容易受到不确定噪声、初始系统参数选择以及线性化近似误差的影响,从而导致粒子退化问题,进而影响机器人位姿和地图特征点的估计精度。针对这一问题,本文提出了一种基于强跟踪和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF),并融合最新观测数据来产生重要性密度的PHD-SLAM算法(Strong Tracking UKF PHD-SLAM,SUPHD-SLAM)。所提算法在重要性采样阶段将上一时刻的机器人位姿和地图特征点增广为联合向量,为了避免传统PHD-SLAM中扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)引入的线性化误差,利用UKF对粒子进行预测,并通过引入强跟踪滤波中的渐消因子修正UKF预测后不精确的位姿状态协方差,保持量测新息正交,从而抑制不确定噪声和不精确初始系统参数设置对状态估计的影响。随后通过UKF更新每个位姿粒子,引导粒子向高似然区域移动,以获得更准确的位姿的重要性密度,从而避免粒子退化。从重要性密度中采样新的位姿粒子,针对每个位姿粒子使用基于UKF的PHD滤波计算地图特征点,并用单簇(Single-Cluster,SC)策略更新每个位姿粒子的权重。最后,提取权重最大的位姿粒子及其对应的地图作为状态估计。仿真实验表明,SUPHD-SLAM相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0,保证计算效率的同时,能够有效的提高机器人位姿和地图特征点的估计精度。

关键词：无迹卡尔曼滤波强跟踪机器人位姿地图

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基于算术平均融合的分布式多伯努利扩展目标跟踪

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电子与信息学报 2023年第6期45卷 2171-2179页

作者：吴孙勇郑翔飞李天成胡青霜吕晓燕桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004 西北工业大学自动化学院西安710071

在分布式传感网络中,由于同一扩展目标的方位角以及轴长等状态参数在不同传感器下估计结果不一致,因此多扩展目标估计关联困难,从而为后续密度信息融合带来了巨大挑战。相比于点目标后验密度信息,扩展目标后验密度同时包含了质心状态和... 详细信息

在分布式传感网络中,由于同一扩展目标的方位角以及轴长等状态参数在不同传感器下估计结果不一致,因此多扩展目标估计关联困难,从而为后续密度信息融合带来了巨大挑战。相比于点目标后验密度信息,扩展目标后验密度同时包含了质心状态和外形信息。该文结合质心欧氏距离和外形矩阵非欧氏尺寸-形状度量提出了椭圆距离(ED),该椭圆距离同时考虑了扩展目标质心状态与外形信息,更好地实现了不同传感器下同一扩展目标后验密度关联。此外该文在算术平均(AA)融合规则下推导了融合空间密度的近似伽马高斯逆威沙特(GGIW)分布,实现了不同传感器下同一扩展目标后验信息AA融合。仿真实验表明,该文所提算法在分布式传感网络中能有效地进行多扩展目标跟踪。

关键词：分布式网络扩展目标椭圆距离算术平均伽马高斯逆威沙特

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(ε,δ)-本地差分隐私模型下的均值估计机制

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电子与信息学报 2023年第3期45卷 765-774页

作者：张跃朱友文周玉倩袁家斌南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 桂林电子科技大学广西密码与信息安全重点实验室桂林541004

相对于ε-本地差分隐私(LDP)机制,(ε,δ)-本地差分隐私模型下的方案具有更小的误差边界和更高的数据效用。然而,当前的(ε,δ)-本地差分隐私均值估计机制仍存在估计误差大、数据效用低等问题。因此,针对均值估计问题,该文提出两种新的(... 详细信息

相对于ε-本地差分隐私(LDP)机制,(ε,δ)-本地差分隐私模型下的方案具有更小的误差边界和更高的数据效用。然而,当前的(ε,δ)-本地差分隐私均值估计机制仍存在估计误差大、数据效用低等问题。因此,针对均值估计问题,该文提出两种新的(ε,δ)-本地差分隐私均值估计机制:基于区间的均值估计机制(IM)和基于近邻的均值估计机制(NM)。IM的主要思想是:划分扰动后的数据到3个区间,真实数据以较大概率扰动到中间的区间,以较小概率扰动到两边的区间,收集者直接对扰动数据求均值得到无偏估计。NM的主要思想是:把真实数据以较大概率扰动到其邻域,以较小概率扰动到距离较远的值,收集者结合期望最大化算法得到高准确度的估计均值。最后,该文通过理论分析证明了IM和NM均可以满足隐私保护要求,并通过实验证实了IM和NM的数据效用优于现有机制。

关键词：隐私保护本地差分隐私数据聚合均值估计

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求解向量值函数线性结构的量子算法

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北京邮电大学学报 2024年第6期47卷 44-49页

作者：吴宇航张凤荣唐国尧韦永壮王保仓中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116 西安电子科技大学空天地一体化综合业务网全国重点实验室西安710071 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004

为求解向量值函数线性结构的广义Bernstein-Vazirani算法,研究了利用Bernstein-Vazirani算法求解向量值函数线性结构量子算法的可行性。首先,根据单周期单陪集的特性,重新证明了利用Bernstein-Vazirani算法求解原始Simon问题的正确性;其... 详细信息

为求解向量值函数线性结构的广义Bernstein-Vazirani算法,研究了利用Bernstein-Vazirani算法求解向量值函数线性结构量子算法的可行性。首先,根据单周期单陪集的特性,重新证明了利用Bernstein-Vazirani算法求解原始Simon问题的正确性;其次,对多弱周期多陪集等拓展的Simon问题进行分析,证明了利用Bernstein-Vazirani算法求解拓展Simon问题的可行性;最后,证明了利用Bernstein-Vazirani算法能以极大的概率获取向量值函数的线性结构。

关键词： Bernstein-Vazirani算法向量值函数线性结构

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带重尾量测噪声的交互式多模型增量容积卡尔曼滤波算法

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电讯技术 2024年

作者：蔡如华褚苑岚吴孙勇余润华张小琪张智雄桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林电子科技大学信息与通信学院

在工程实践中，量测数据如果存在未知的恒定传感器系统偏差并且受到非高斯重尾噪声干扰，会导致不精确的滤波估计。针对同时含有恒定传感器系统偏差和重尾量测噪声的非线性系统目标跟踪问题，提出一种基于交互式多模型框架的增量容积卡... 详细信息

在工程实践中，量测数据如果存在未知的恒定传感器系统偏差并且受到非高斯重尾噪声干扰，会导致不精确的滤波估计。针对同时含有恒定传感器系统偏差和重尾量测噪声的非线性系统目标跟踪问题，提出一种基于交互式多模型框架的增量容积卡尔曼滤波器（Incremental Cubature Kalman Filter Based On Interactive Multiple Mode Framework， IMM-ICKF）。首先，针对带有非高斯重尾量测噪声的目标估计问题，IMM-ICKF将量测噪声建模成高斯混合分布。然后，对相邻两个时刻存在恒定传感器系统偏差的量测进行差分得到增量量测，减弱了恒定传感器系统偏差对滤波的不利影响。同时，根据增量量测噪声的高斯混合分布特性，在交互式多模框架下将增量量测噪声分解成多个并行滤波器进行处理，最后综合多个并行滤波器的递推估计结果进行融合输出。仿真结果表明，在同时含有恒定传感器系统偏差和重尾量测噪声的非线性系统环境下，与基于高斯混合的增量容积卡尔曼滤波算法相比，IMM-ICKF位置跟踪精度提升约10%，运行时间降低约92%。

关键词：系统偏差重尾量测噪声交互式多模型增量量测

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