Abstract-Vi anser att problemet med att välja en uppsättning sensormätningar, från en uppsättning möjliga eller potentiella sensormätningar, som minimerar felet vid uppskattning av vissa parametrar. Att lösa detta problem genom att utvärdera prestandan för var och en av de möjliga valen av sensormätningar är inte praktiskt om inte och är små. I denna uppsats beskriver vi en heuristisk, baserad på konvex optimering, för att på ett ungefär lösa detta problem. Vår heuristic ger en delmängd val samt en gräns för den bästa prestandan som kan uppnås genom val av sensormätningar. Det finns ingen garanti för att gapet mellan prestanda för den valda undergruppen och prestanda bundet alltid är liten; men numeriska experiment tyder på att gapet är liten i många fall. Vår heuristiska metod kräver i storleksordningen 3 operationer; för = 1000 möjliga sensorer kan vi utföra sensorval på några sekunder på en 2- GHz persondator.
En heuristisk metod baserad på konvex optimering föreslås i REF för sensorval problem med målet att minimera uppskattning fel.
Sensor Selection via Convex Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}