Abstract-This paper presenterar en metod för att använda Gaussian process regression för att modellera rumsliga funktioner för mobila trådlösa sensornätverk. En distribuerad Gaussian process regression (DGPR) metod utvecklas genom att använda en gles Gaussian process regressionsmetod och en kompakt stödd kovarians funktion. Den resulterande formuleringen av DGPR-metoden kräver endast kommunikation från granne till granne, vilket gör det möjligt för varje sensornod inom ett nätverk att producera regressionsresultatet oberoende. Den kollektiva rörelsestyrningen genomförs med hjälp av en lokaliseringsoptimeringsalgoritm, som använder informationsentropi från DGPR-resultatet. Den kollektiva rörligheten för sensornätverk plus den inlärningsförmåga på nätet som DGPR-strategin erbjuder gör det också möjligt för det mobila sensornätverket att anpassa sig till spatiotemporala funktioner. Simuleringsresultat tillhandahålls för att visa den föreslagna metodens prestanda vid modellering av stationära rumsliga funktioner och spatiotemporala funktioner.
I (Dongbing REF, en distribuerad Gaussian process regression (DPGR) som endast kräver grannskapsinformation genomförs.
Spatial Gaussian Process Regression With Mobile Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}