論文の概要: Efficient Sensor Placement from Regression with Sparse Gaussian
Processes in Continuous and Discrete Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00028v1
- Date: Tue, 28 Feb 2023 19:10:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-02 17:04:56.762931
- Title: Efficient Sensor Placement from Regression with Sparse Gaussian
Processes in Continuous and Discrete Spaces
- Title（参考訳）: 連続および離散空間における疎ガウス過程による回帰からの効率的なセンサ配置
- Authors: Kalvik Jakkala, Srinivas Akella
- Abstract要約: 本研究では,温度などの空間的(時間的に)相関現象を監視するセンサ問題に対処するために,スパースガウス過程(SGP)に基づく新しいアプローチを提案する。
SGPは環境の離散化を回避し、計算コストを3乗から線形に削減する。
提案手法は, 従来手法と同等の解を生成すると同時に, より高速であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111899441919164
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel approach based on sparse Gaussian processes (SGPs) to
address the sensor placement problem for monitoring spatially (or
spatiotemporally) correlated phenomena such as temperature. Existing Gaussian
process (GP) based sensor placement approaches use GPs to model the phenomena
and subsequently optimize the sensor locations in a discretized representation
of the environment. In our approach, we fit an SGP to randomly sampled
unlabeled locations in the environment and show that the learned inducing
points of the SGP inherently solve the sensor placement problem in continuous
spaces. Using SGPs avoids discretizing the environment and reduces the
computation cost from cubic to linear complexity. When restricted to a
candidate set of sensor placement locations, we can use greedy sequential
selection algorithms on the SGP's optimization bound to find good solutions. We
also present an approach to efficiently map our continuous space solutions to
discrete solution spaces using the assignment problem, which gives us discrete
sensor placements optimized in unison. Moreover, we generalize our approach to
model non-point sensors with an arbitrary field-of-view (FoV) shape using an
efficient transformation technique. Finally, we leverage theoretical results
from the SGP literature to bound the number of required sensors and the quality
of the solution placements. Our experimental results on two real-world datasets
show that our approaches generate solutions consistently on par with the prior
state-of-the-art approach while being substantially faster. We also demonstrate
our solution placements for non-point FoV sensors and a spatiotemporally
correlated phenomenon on a scale that was previously infeasible.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,空間的(あるいは時空間的に)相関現象を監視するセンサ配置問題に対処するために,スパースガウス過程(SGP)に基づく新しいアプローチを提案する。
既存のガウス過程(GP)に基づくセンサ配置手法は、GPを用いて現象をモデル化し、その後環境の離散化された表現におけるセンサ位置を最適化する。
提案手法では,SGPをランダムにサンプル化した環境に適合させ,学習したSGPの誘導点が連続空間におけるセンサ配置問題を本質的に解くことを示す。
SGPは環境の離散化を回避し、計算コストを3乗から線形に削減する。
センサ配置の候補集合に制限された場合、SGPの最適化で厳密な逐次選択アルゴリズムを用いて良い解を求めることができる。
また、割当問題を用いて、連続空間の解を離散解空間に効率的にマッピングし、一斉に最適化された離散センサ配置を与える手法を提案する。
さらに,効率の良い変換手法を用いて任意の視野形状(fov)の非点センサをモデル化する手法を一般化した。
最後に,sgp文献から得られた理論的結果を活用して,必要なセンサ数と解配置の質を限定した。
実世界の2つのデータセットに対する実験結果から,我々のアプローチは従来と同等のソリューションを生成できる一方で,極めて高速であることがわかった。
また,これまで実現できなかったスケールで,非点fovセンサと時空間相関現象の解配置を実証した。
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