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多目的信息交融题目 精选

已有 2661 次阅读 2019-2-9 16:48 |小我私家分类:科研条记|体系分类:论文交换|目的跟踪, 信息交融, GCI, 随机集, 协方差交互

话说,搞信息交融有一个很风行的观点 Covariance Intersection (CI),便是搞出来 UKF -- 这个卡尔曼滤波器最乐成的变种,除EKF外 -- 的Uhlmann 和 Julier搞出来的,和 UKF险些是相近的两年(据最早的刊印都在1995-1996,都在其博士论文中有表现,看来剑桥的博士学位真有程度啊)提出来的。。UKF和CI都是办理KF所没能办理大概说没有思量的更一样平常性的题目,一个黑白线性UKF滤波器,一个是未知联系关系CI交融要领。

题目扎踏实实存在,两个要领都简朴到了极限,但是又那么有压服力和洽用(人家论文援用也阐明了,好比有几个滤波器能到达上万的援用呐?) 真可谓天赋(要是非要在卡尔曼之后搞滤波和预计人中选几个)。。。如今转头看,两小我私家出道即顶峰!! 厥后可以说不停吃这两碗饭,但这也充足了,能到达这个灿烂条理的事情寥若晨星。 尤其是J.K. Uhlmann,迷一样的存在,至今文章未几(少数是集会),并且不停都不发什么高等次但篇篇有头脑。照旧一个专业的影戏制造人和灌音师!!

重点:尺度CI仅思量单目的情况的交融,通例的贝叶斯后验,没思量漏检、虚警等。


可以或许跟UKF/CI媲美的大概便是 无限集统计学(finite set statistics,FISST)了,大牛Mahler提出的一套办理多目的跟踪的新实际(也是从1993年冷静发集会发到2000年,然后开端不停呈现爆款)。。相比UKF和CI这类非常简朴头脑和套路,FISST就显得恢弘大气,乃至晚期的事情拖泥带水般让人难明白。。恰显天赋的两种界说,半斤八两各有各的美!

PS:Mahler在2000年对CI扩展到多目的随机集框架下,失掉 GCI(generalized CI),如今(提出了13年后)也风行起来了,这得益于FISST和 线传感网的疾速生长......

终究是两大宗师接力生长出来的觉得.....


但是我却以为,从单目的贝叶斯后验到含有虚警、漏检的多目的,不克不及是简朴的扩展!不是简朴地数学推导从单目的的PDF/density 到 多目的multitarget density这么简朴。。另有漏检和虚警,另有差别目的之间的交互呐等这些新题目!十分简朴的一个题目:一个目的A的信息和另一个目的B的信息交融的结果算是什么呐? 一个目的的信息和一个杂波举行交融失掉什么呐?  

一句话:CI纵然无可挑剔,但是GCI却另有一个物理意义的边界没有填平,被想固然掩饰笼罩了

更简朴的意思:纵然0到1很难,很巨大,但是1到N也大概不是那么简朴,乃至大概有更难的题目。

小我私家以为:间接完成数学上的推导和扩展,“把多目的后验信息当做单目的后验信息来看”,只是在界说域等题目上扩展一下,从单目的下CI失掉多目的的GCI是不靠谱的。会孕育发生许多没有物理意义的工具(好比差别目的之间的信息交融失掉什么?)大概说物理上无法表明的征象(隔壁的目的会被交融为一个大目的)。。。实际动身点没有错,数学推导和盘算也没有错,但是你得表明盘算出来的工具是个什么? 固然GCI大概也work,乃至在某些场景体现优秀 -- 这些不克不及说没有题目,由于它在有些场景基础不work,交融结果还不如不交融,证明题目的确存在。


但是,这挡不住爱玩数学的人继承这么玩下去,偏就硬生生的纰漏这些物理机理/意义题目......大概CI提出者会说,我本来没有思量多目的和漏检、虚警题目,题目不在我;GCI提出者说我只是一篇小文章为了推行我的FISST,蹭了一下现在的热门扩展了一些CI...... 


天主偶然候还瞌睡呐,人类的链条知识流传,也容易走样,变了味(固然偶然候是往更好的偏向变了去,众人的气力可以或许到达凌驾最后料想的结果)....


下文经过一些直观性的、详细的案例和一些底子的、针对性统计学剖析来研讨上述的题目。

Second Order Statistics Analysis and Comparison between Arithmetic and Geometric Average Fusion

 https://arxiv.org/abs/1901.08015

Tiancheng LiHongqi FanJesús G. HerreroJuan M Corchado

(Submitted on 23 Jan 2019)

Two fundamental approaches to information averaging are based on linear and logarithmic combination, yielding the arithmetic average (AA) and geometric average (GA) of the fusing initials, respectively. In the context of target tracking, the two most common formats of data to be fused are random variables and probability density functions, namely v-fusion and f-fusion, respectively. In this work, we analyze and compare the second order statistics (including variance and mean square error) of AA and GA in terms of both v-fusion and f-fusion. The case of weighted Gaussian mixtures representing multitarget densities in the presence of false alarms and misdetection (whose weight sums are not necessarily unit) is also considered, the result of which appears to be significantly different from that for a single target. In addition to exact derivation, exemplifying analysis and illustrations are provided.
Comments:17 pages, 8 figures
Subjects:Systems and Control (cs.SY); Multiagent Systems (cs.MA); Statistics Theory (math.ST)
Cite as:arXiv:1901.08015 [cs.SY]

(or arXiv:1901.08015v1 [cs.SY] for this version)




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