Abstract-Accurately uppskatta aktuella positioner rörliga objekt är en utmanande uppgift på grund av de olika formerna av dataosäkerhet (t.ex. begränsad sensorprecision, periodiska uppdateringar från föremål som rör sig kontinuerligt). Men i många fall tenderar grupper av föremål att uppvisa likheter i sitt rörelsebeteende. Till exempel, fordon i en konvoj eller djur i en besättning båda uppvisar tätt kopplade rörelser beteende inom gruppen. Även om sådana statistiska beroenden ofta ökar den beräknings komplexitet som krävs för att fånga denna ytterligare struktur, ger de också användbar information som kan användas för att ge mer exakta platsuppskattningar. I detta dokument föreslår vi en ny modell för exakt spårning av samordnade grupper av mobila osäkra objekt. Vi introducerar en exakt och mer effektiv ungefärlig inferensalgoritm för uppdatering av den aktuella platsen för varje objekt vid ankomsten av nya (osäkra) platsobservationer. Dessutom, vi härleder sannolikhetsbegränsningar över grupperna för att behandla probabilistiska tröskelintervall frågor mer effektivt. Vår experimentella utvärdering visar att vår föreslagna modell kan ge 4X förbättringar i spårning noggrannhet över konkurrerande modeller som inte anser gruppbeteende. Vi visar också att våra gränser gör det möjligt för oss att beskära upp till 50% av databasen, vilket resulterar i effektivare bearbetning över en linjär scanning.
Larusso m.fl. REF föreslår en Kalman Filterbaserad modell för att uppdatera den aktuella platsen för osäkra mobila objekt med sannolikhetsgränser för fel.
Efficient tracking and querying for coordinated uncertain mobile objects
{'venue': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}