Abstract-Vi anser problemet med att sluta sensorpositioner och en topologisk (dvs. kvalitativt) karta över en miljö med en uppsättning kameror med icke-överlappande synfält. På så sätt, utan förkunskaper om miljön eller den exakta positionen av sensorer i miljön, kan man härleda topologin av miljön, och vanliga trafikmönster inom den. I synnerhet betraktar vi sensorer som är stationerade vid korsningarna i korridorerna i en stor byggnad. Vi kan härleda sensorns konnektivitetskurva och restiden mellan sensorerna (och därmed korridortopologin) från sekvensen av händelser orsakade av omärkta ämnen (dvs. människor) passerar inom synhåll för de olika sensorerna. Vi gör detta baserat på en första ordningen semi-Markov modell av agentens beteende. Dokumentet beskriver en problemformulering och föreslår en stokastisk algoritm för sin lösning. Resultatet av algoritmen är en probabilistisk modell av sensorns nätverksanslutningskurva och de underliggande trafikmönstren. Vi avslutar med resultat från numeriska simuleringar
Marinakis m.fl. REF infer de relativa positionerna för en uppsättning sensorer genom att observera rörelser av objekt mellan deras icke-överlappande synfält.
Learning Sensor Network Topology through Monte Carlo Expectation Maximization
{'venue': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}