Sensorns urvalsproblem för begränsade osäkerhetsavkänningsmodeller. Vi tar itu med problemet med att välja sensorer för att minimera felet i att uppskatta positionen för ett mål. Vi betraktar en generisk sensormodell där mätningarna kan tolkas som polygonala, konvexa undergrupper av planet. I vår modell slås mätningarna samman genom att man skär motsvarande undergrupper och mätosäkerheten motsvarar skärningsytan. Denna modell gäller för en stor klass av sensorer inklusive kameror. Vi presenterar en approximationsalgoritm som garanterar att det resulterande felet i uppskattningen ligger inom faktor 2 av det minsta möjliga felet. När vi fastställer detta resultat, bevisar vi formellt att ett konstant antal sensorer räcker för en bra uppskattning - en observation som gjorts av många forskare. Vi visar nyttan av detta resultat i ett experiment där 19 kameror används för att uppskatta positionen för ett mål på ett känt plan. I den andra delen av tidningen studerar vi avslappningar av problemformuleringen. Vi betraktar (i) ett scenario där vi får en uppsättning möjliga platser för målet (i stället för en enda uppskattning), och (ii) avkopplingar av sensormodellen. Detta dokument tar upp ett problem som uppstår i tillämpningar där många sensorer används för att uppskatta positionen för ett mål. För de flesta avkännande modellerna blir uppskattningarna bättre när antalet sensorer ökar. Å andra sidan kan energi- och kommunikationsbegränsningar göra det omöjligt att använda mätningarna från alla sensorer. I detta fall möter vi problemet med sensorval: hur man väljer en "bra" undergrupp av sensorer för att få "bra" uppskattningar. Vi visar att under en ganska begränsad sensormodell är ett konstant antal sensorer alltid konkurrenskraftiga med avseende på alla sensorer och presenterar en algoritm för att välja sådana sensorer. Genom att få detta resultat, antar vi att sensorn platser är kända. I framtiden kommer vi att undersöka metoder som är robusta med avseende på fel i sensorlokalisering/kalibrering.
Författarna till REF föreslog en generisk sensormodell, där mätningarna tolkas som polygonala konvexa undergrupper av planet.
The Sensor Selection Problem for Bounded Uncertainty Sensing Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Automation Science and Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Automation Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}