Abstract-Detection med multimodala data med hög dimension är ett utmanande problem när det finns komplexa beroenden mellan och inom olika transportsätt. Medan flera tillvägagångssätt har föreslagits för beroende datafusion (t.ex., baserat på copula teori), deras fördelar kommer till ett högt pris när det gäller beräknings komplexitet. I detta papper behandlar vi detektionsproblem med kompressiv avkänning (CS) där komprimering vid varje sensor uppnås via slumpmässiga projektioner med låga dimensioner. CS har nyligen utnyttjats för att lösa upptäcktsproblem enligt olika antaganden om intressesignaler, men dess potential för beroende datafusion har inte utforskats på ett tillfredsställande sätt. Vi utnyttjar kapaciteten hos CS för att fånga statistiska egenskaper hos okomprimerade data för att beräkna beslutsstatistik för detektion i komprimerad domän. För det första används en Gaussian approximation för att utföra sannolikhetskvot (LR) baserad detektion med komprimerade data. I detta tillvägagångssätt fångas det intermodala beroendet upp genom en komprimerad version av kovariansmatrisen hos den icke-komprimerade (temporalt och rumsligt) icke-komprimerade datavektorn. Vi visar att detta tillvägagångssätt med ett litet antal komprimerade mätningar per nod under vissa förhållanden leder till bättre prestanda jämfört med detektion med okomprimerade data med allmänt ansedda suboptimala metoder. För det andra utvecklar vi ett icke-parametriskt tillvägagångssätt där beslutsstatistik baserad på andra ordningens statistik över icke-komprimerade data beräknas inom det komprimerade området. Den andra metoden är lovande jämfört med andra relaterade icke-parametriska metoder och den första metoden när multimodala data i hög grad korreleras på bekostnad av något ökad beräkningskomplexitet.
Wimalajeewa och Varshney undersökte multimodal datafusion för detektionsändamål med heterogena beroende data i en komprimerad domän REF.
Compressive Sensing-Based Detection with Multimodal Dependent Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}