論文の概要: Iterative Correction of Sensor Degradation and a Bayesian Multi-Sensor Data Fusion Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03091v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 13:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 02:39:13.710562
• Title: Iterative Correction of Sensor Degradation and a Bayesian Multi-Sensor Data Fusion Method
• Title（参考訳）: センサ劣化の反復補正とベイズ型マルチセンサデータ融合法
• Authors: Luka Kolar, Rok \v{S}ikonja, Lenart Treven
• Abstract要約: 本稿では,劣化信号から地中構造信号を推定する新しい手法を提案する。 アルゴリズムは、2つの信号の繰り返し補正を行うことで乗算分解効果を学習する。 我々は理論的解析を含意し、ノイズレス測定モデルのための地上構造信号への収束性を証明する。
• 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 present a novel method for inferring ground-truth signal from multiple degraded signals, affected by different amounts of sensor exposure. The algorithm learns a multiplicative degradation effect by performing iterative corrections of two signals solely from the ratio between them. The degradation function d should be continuous, satisfy monotonicity, and d(0) = 1. We use smoothed monotonic regression method, where we easily incorporate the aforementioned criteria to the fitting part. We include theoretical analysis and prove convergence to the ground-truth signal for the noiseless measurement model. Lastly, we present an approach to fuse the noisy corrected signals using Gaussian processes. We use sparse Gaussian processes that can be utilized for a large number of measurements together with a specialized kernel that enables the estimation of noise values of all sensors. The data fusion framework naturally handles data gaps and provides a simple and powerful method for observing the signal trends on multiple timescales(long-term and short-term signal properties). The viability of correction method is evaluated on a synthetic dataset with known ground-truth signal.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の劣化信号から地上構造信号を推定する新しい手法を提案する。 アルゴリズムは、2つの信号の繰り返し補正を2つの信号の比から行うことで乗算分解効果を学習する。 分解関数 d は連続で、単調性を満たすべきであり、d(0) = 1 である。 平滑化単調回帰法を用いて, 上記基準を適合部に容易に組み込むことができる。 我々は, 理論解析を行い, 無騒音測定モデルのための接地信号への収束を証明した。 最後に,ガウス過程を用いてノイズ補正信号を融合する手法を提案する。 全センサのノイズ値の推定を可能にする特別なカーネルとともに、多数の測定に使用できる疎ガウス過程を用いる。 データ融合フレームワークはデータギャップを自然に処理し、複数の時間スケール(長期的および短期的な信号特性)で信号トレンドを観測するためのシンプルで強力な方法を提供する。 既知接地信号を有する合成データセットにおいて、補正方法の有効性を評価する。

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