論文の概要: Noisy distributed sensing in the Bayesian regime
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05341v1
- Date: Wed, 11 Mar 2020 14:57:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-29 11:10:30.410048
- Title: Noisy distributed sensing in the Bayesian regime
- Title(参考訳): ベイズ政権におけるノイズ分散センシング
- Authors: S. W\"olk, P. Sekatski, and W. D\"ur
- Abstract要約: 本研究では,ベイズ政権における空間依存性を考慮したスカラー信号の非局所センシングについて考察する。
我々は、最適なスケーリングを実現し、信号と空間的依存の異なるノイズ源に免疫できるスキームを設計する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider non-local sensing of scalar signals with specific spatial
dependence in the Bayesian regime. We design schemes that allow one to achieve
optimal scaling and are immune to noise sources with a different spatial
dependence than the signal. This is achieved by using a sensor array of
spatially separated sensors and constructing a multi-dimensional decoherence
free subspace. While in the Fisher regime with sharp prior and multiple
measurements only the spectral range $\Delta$ is important, in single-shot
sensing with broad prior the number of available energy levels $L$ is crucial.
We study the influence of $L$ and $\Delta$ also in intermediate scenarios, and
show that these quantities can be optimized separately in our setting. This
provides us with a flexible scheme that can be adapted to different situations,
and is by construction insensitive to given noise sources.
- Abstract(参考訳): ベイズ政権において,特定の空間依存を持つスカラー信号の非局所的センシングについて検討する。
我々は,最適なスケーリングを実現するためのスキームをデザインし,信号と空間依存性の異なる音源に対して免疫を付与する。
これは空間的に分離されたセンサのセンサーアレイを使用し、多次元デコヒーレンス自由部分空間を構築することによって達成される。
鋭い事前と複数の測定値を持つフィッシャー政権では、スペクトル範囲$\delta$のみが重要であるが、単一ショットセンシングでは、利用可能なエネルギーレベル$l$が重要である。
l$ と $\delta$ の影響を中間のシナリオで検討し、これらの量を我々の設定で別々に最適化できることを示した。
これにより、異なる状況に適応できるフレキシブルなスキームが提供され、与えられたノイズ源に不感な構造になっている。
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