Optimal sensorplacering är en central utmaning i design, förutsägelse, uppskattning och styrning av högdimensionella system. Högdimensionella tillstånd kan ofta utnyttja en latent lågdimensionell representation, och denna inneboende kompressibilitet möjliggör sparsam avkänning. Denna artikel utforskar optimerad sensorplacering för signalrekonstruktion baserad på ett skräddarsytt bibliotek av funktioner som extraheras från träningsdata. Sparse punktsensorer upptäcks med hjälp av singular value decomposition och QR pivoting, som är två allestädes närvarande matrisberäkningar som stöder modern linjär dimensionsreduktion. Sparsavkänning i en skräddarsydd grund kontrasteras med komprimerad avkänning, en universell signalåterhämtningsmetod där en okänd signal rekonstrueras genom en gles representation i en universell bas. Även om komprimerad avkänning kan återställa en bredare klass av signaler, visar vi fördelarna med att utnyttja kända mönster i data med optimerad avkänning. I synnerhet, drastiska minskningar av det antal sensorer som krävs och förbättrad rekonstruktion observeras i exempel som sträcker sig från ansiktsbilder till fluid vorticity fält. Principal sensorplacering kan vara kritiskt möjliggörande när sensorer är dyra och ger snabbare tillståndsuppskattning för låg latens, hög bandbredd kontroll.
För att förbättra signalrekonstruktionens noggrannhet, Manohar et al. REF utforska optimerad sensorplacering baserad på ett skräddarsytt bibliotek av funktioner som extraheras från träningsdata.
Data-Driven Sparse Sensor Placement for Reconstruction
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}