Abstract-This paper presenterar en explorativ navigeringsmetod med sparse Gaussian processer för mobila sensornätverk. Vi visar först att en nästan optimal approximation är möjlig med en delmängd av mätningarna om vi väljer delmängd noggrant, dvs. om korrelationen mellan de valda mätningarna och de återstående mätningarna är liten och korrelationen mellan förutsägelseplatserna och de återstående mätningarna är liten. En uppskattningsmetod baserad på en delmängd mätningar är önskvärd för mobila sensornätverk eftersom vi alltid kan binda krav på beräkning och minne och obearbetade råa mätningar enkelt kan delas med andra medel för vidare bearbetning (t.ex. konsensusbaserade distribuerade algoritmer eller distribuerat lärande). Vi presenterar sedan en explorativ navigeringsmetod med sparse Gaussian processer med en delmängd av mätningar. Med hjälp av den explorativa navigeringsmetoden kan mobila sensornätverk aktivt söka efter nya mätningar för att minska förutsägelsefelet och upprätthålla en högkvalitativ uppskattning om området av intresse på obestämd tid med begränsat minne.
I REF använder de först sparse Gaussianska processer för att minska beräkningskostnaden för varje sensor innan miljötillståndet förutspås.
Explorative navigation of mobile sensor networks using sparse Gaussian processes
{'venue': '49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}