多机动目标跟踪的IMM-GMPHD滤波算法

针对现有多机动目标跟踪算法精度低、计算量大、约束条件苛刻等问题,本文将高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture PHD,GM-PHD)滤波器和交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)相结合,提出交互式多模型GM-PHD(Interacting Multiple Mode...     

标准模型下基于强RSA假设的身份签名方案

基于身份的密码学一直是密码界的热点研究方向,因为它节约了证书管理的庞大开销.目前,基于身份的密码方案大量涌现,但是其中绝大部分方案都是基于双线性配对实现的,其安全性依赖于配对困难问题.无需配对的基于身份的密码方案仍然是密码学中值得关注的一个课题.目前,有少量无需配对的身份签名方案被提出,但是其中一些方案未给出安全性证明,另一些则是随机预言模型下的可证安全方案,还没有在标准模型下可证安全的非配对的身份签名方案被提出.基于Hohenberger和Waters 签名提出了一个身份签名方案,该方案在标准模型下被证明是弱安全的,并且其安全性可以归约到强RSA问题.同时,在引入卡梅隆Hash函数后,该方案可被转换成标准安全的身份签名方案.     

一种三方认证密钥协商协议的分析与改进

大多数三方认证密钥协商协议不能抵抗中间人攻击。为此,对Tan提出的三方认证密钥协商协议(Journal of Communications, 2010, No.5)进行分析,证明其不能抵抗发起者假冒攻击、响应者假冒攻击及中间人攻击,并利用单向哈希函数和椭圆曲线密码学技术对协议进行改进。理论分析与形式化证明结果表明,改进协议继承了原协议的安全性,并能抵抗假冒攻击及中间人攻击。     

基于目标出生强度在线估计的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中未知的目标出生强度, 提出了基于Dirichlet分布的目标出生强度在线估计算法, 来改进概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的性能. 算法采用有限混合模型来描述未知目标出生强度, 使用仅依赖于混合权重的负指数Dirichlet分布作为混合模型参数的先验分布. 利用拉格朗日乘子法推导了混合权重在极大后验意义下的在线估计公式; 混合权重在线估计过程利用了负指数Dirichlet分布的不稳定性, 驱使与目标出生数据不相关分量的消亡. 以随机近似过程为分量均值和方差的在线估计策略, 推导了基于缺失数据的分量均值与方差的在线估计公式. 在无法获得初始步出生目标先验分布的约束下, 提出了在混合模型上增加均匀分量的初始化方法. 以当前时刻的多目标状态估计值为出发点, 提出了利用概率假设密度滤波器消弱杂波影响的出生目标数据获取方法. 仿真结果表明, 提出的目标出生强度在线估计算法改进了概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的性能.     

抗线性组合攻击的数字指纹方案

为了提高抗联合攻击码抵抗线性组合攻击的能力,提出一种改进的基于ACC码的指纹编码方案,该改进方案的指纹由ACC码串联构造而成,嵌入算法采用基于离散余弦变换的扩频嵌入技术,并在算法中应用人类视觉模型,利用改进的硬检测算法实现合谋者追踪.理论分析和实验结果表明,改进的指纹方案提高了追踪到至少一个线性组合攻击合谋者的概率.     

一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法

针对概率假设密度（PHD）滤波使用聚类方法提取目标状态时,会出现结果不准确,且PHD滤波无法给出状态到航迹关联的问题,提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联．该方法对权值较大的标签,通过两次确认来剔除杂波干扰,得到比传统PHD滤波更精确的状态估计．在提取目标状态时,只对相同标签的粒子进行处理,避免使用聚类方法．通过与传统PHD算法的仿真对比表明,改进算法具有较好的跟踪性能．     

多传感器多目标跟踪的粒子PHD滤波算法

针对单传感器跟踪系统的缺陷,提出了基于粒子概率假设密度(PHD)滤波的多传感器多目标跟踪算法.这种算法不仅避免了多传感器多目标跟踪的数据关联问题,而且在漏检、目标密集、航迹交叉、小范围内目标数多的杂波环境下能够稳定、精确地估计目标状态和目标数.仿真实验比较了单传感器粒子PHD滤波与多传感器的粒子PHD滤波的跟踪性能,验证了该方法的跟踪性能和精度.     

高效的基于属性的环签名方案

提出了两个新的高效的基于属性的环签名方案,签名者用其部分描述属性签署消息,所有拥有这些签名属性的用户组成一个环,环以外的成员不能伪造签名,并分别在随机预言模型和标准模型下证明其能抵抗签名伪造攻击.匿名性方面,对有相同签名属性集的用户是匿名的,对属性管理中心也是匿名的.由于基于属性的环签名不需要知道环成员的公钥,因此与以往提出的基于身份环签名相比较,提出的签名方案具有更加便捷、更加灵活的特点;与现有的基于属性的环签名相比,签名长度减少了1/3,验证所需的双线性对减少了1/3,因此新方案在签名长度、运算效率等方面都有明显优势.同时基于属性的环签名在匿名认证和基于属性的通信系统中有很重要的应用.     

支持What-if分析的OLAP多版本管理机制

针对What-if分析中的多版本更新管理需求,根据不同的假设更新实现技术,提出支持What-if分析的内存OLAP系统中的多版本更新策略,其中包括常规的递归假设更新和基于差值的多版本假设更新,采用预合并机制的delta记录合并算法来提高级联假设更新模式下的多版本What-if查询性能。实验表明,与常规的递归假设更新相比,该算法无论在减少多版本更新代价方面还是在减少整体What-if查询时间方面均有效。     

一种基于独立分量分析的钞票识别算法

提出一种基于独立分量分析的钞票识别算法.先对钞票图像作感兴趣区域(ROI)切割;接着对ROI图像作标准化、白化预处理;然后采用基于负熵独立性判据的固定点方法(FastICA)对预处理后的ROI图像做ICA分离,提取独立基图像,进而获得钞票的特征空间,并构建特征模板;通过计算待识别目标与特征模板的距离实现识别.以第五套人民币作为实验对象进行实验,实验结果表明方法的有效性.