論文の概要: Gaussian Process Upper Confidence Bounds in Distributed Point Target Tracking over Wireless Sensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07652v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 22:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 18:11:59.981778
• Title: Gaussian Process Upper Confidence Bounds in Distributed Point Target Tracking over Wireless Sensor Networks
• Title（参考訳）: 無線センサネットワーク上での分散点目標追跡におけるガウス過程の上層信頼境界
• Authors: Xingchi Liu, Lyudmila Mihaylova, Jemin George, Tien Pham,
• Abstract要約: 本稿では,点目標追跡のための分散ガウス過程(DGP)アプローチを提案し,状態推定値の上限値(UCB)を導出する。 The novel hybrid Bayesian filtering method is proposed to improve the DGP approach by adopted a Poisson measurement chance model。 数値計算により,提案手法の追跡精度とロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.837529873076235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty quantification plays a key role in the development of autonomous systems, decision-making, and tracking over wireless sensor networks (WSNs). However, there is a need of providing uncertainty confidence bounds, especially for distributed machine learning-based tracking, dealing with different volumes of data collected by sensors. This paper aims to fill in this gap and proposes a distributed Gaussian process (DGP) approach for point target tracking and derives upper confidence bounds (UCBs) of the state estimates. A unique contribution of this paper includes the derived theoretical guarantees on the proposed approach and its maximum accuracy for tracking with and without clutter measurements. Particularly, the developed approaches with uncertainty bounds are generic and can provide trustworthy solutions with an increased level of reliability. A novel hybrid Bayesian filtering method is proposed to enhance the DGP approach by adopting a Poisson measurement likelihood model. The proposed approaches are validated over a WSN case study, where sensors have limited sensing ranges. Numerical results demonstrate the tracking accuracy and robustness of the proposed approaches. The derived UCBs constitute a tool for trustworthiness evaluation of DGP approaches. The simulation results reveal that the proposed UCBs successfully encompass the true target states with 88% and 42% higher probability in X and Y coordinates, respectively, when compared to the confidence interval-based method.
• Abstract（参考訳）: 不確実性定量化は、自律システムの開発、意思決定、無線センサネットワーク(WSN)の追跡において重要な役割を果たしている。 しかし、特に分散機械学習ベースのトラッキングにおいて、センサが収集したさまざまな量のデータを扱う、確実な信頼性境界を提供する必要がある。 本稿では、このギャップを埋めることを目的として、点目標追跡のための分散ガウス過程(DGP)アプローチを提案し、状態推定の上限値(UCB)を導出する。 本論文の独特な貢献は,提案手法の導出した理論的保証と,粗い測定を伴わずに追跡するための最大精度を含む。 特に、不確実性境界を持つ先進的なアプローチは汎用的であり、信頼性を高めた信頼性の高いソリューションを提供することができる。 The novel hybrid Bayesian filtering method is proposed to improve the DGP approach by adopted a Poisson measurement chance model。 提案手法は,センサの検知範囲が限られているWSNケーススタディで検証された。 数値計算により,提案手法の追跡精度とロバスト性を示す。 得られたUPBはDGPアプローチの信頼性評価ツールを構成する。 シミュレーションの結果,提案したUCBは,信頼区間法と比較して,X座標とY座標の確率が88%,Y座標の確率が42%高い真の目標状態を含むことがわかった。

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