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In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density(PHD)flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian(VB)methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states. 相似文献
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在研究二进制、带符号的二进制(NAF,Non-Adjacent Form)等常见标量乘法算法的基础上,结合椭圆曲线基点的周期特性和预计算倍点序列方式,提出了一种新的标量乘法算法,并给出了新算法的详细步骤.点的周期性和系数决定了直接进行标量乘法运算还是转化为求其逆元,预计算倍点序列方式避免了椭圆曲线密码体制(ECC,Elliptic Curve Cryptosystem)加解密过程中大量的重复运算.为验证算法的正确性,采用密钥长度为192 bit椭圆曲线,给出了一个具体实例.实例结果和算法分析表明:与二进制和NAF算法相比,新算法虽占用了一些存储空间,但省去了倍点运算的时间开销,同时减少了点加的运算次数,极大地提高了标量乘法运算的效率.该算法的提出对完善ECC理论和加快ECC在实际中的应用具有重要意义. 相似文献
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