Fusion of possible biased local estimates in sensor network base...

本篇研究论文探讨了传感器网络中基于传感器选择的可能偏置局部估计融合问题。在传感器网络的测量过程中，数据可能带有偏置，这种偏置可能对融合结果产生负面影响。特别是在目标与传感器之间存在较大距离的情况下，方位偏差对测量的影响尤为显著。方位偏差与距离偏差相比，对目标估计产生更严重的影响。针对这个问题，论文提出了一种基于传感器选择的融合方案，旨在通过选择适当的传感器子集来实现更好的估计性能。 文章首先介绍了基于相似性度量的优化准则，用于选择对目标位置偏差影响最小的传感器子集。运用交叉熵（CE）方法解决由此产生的组合优化问题。方位偏差达到3度时，目标位置偏差可能达到10公里，这说明了距离传感器200公里的目标受到的偏差影响非常大。因此，通过直接融合所有局部估计（包括偏置和非偏置的）并不能得到令人满意的结果。 关键词包括传感器选择、交叉熵、传感器偏差、估计融合、容错等。这些关键词准确地反映了文章的研究方向和关注点。研究涉及的关键概念和步骤如下： 1. 分布式估计融合：这是数据融合领域的一个重要研究主题。通过使用冗余和多样化的传感器信息，可以提高整个多传感器系统的可靠性和灵活性。然而，在一些实际的跟踪应用中，传感器报告中的一些可能是有偏的。 2. 传感器选择：为了提高估计的准确性，需要一种策略来选择参与融合过程的传感器。传感器选择策略考虑到了方位偏差的严重性，它随着目标与传感器之间距离的增加而增大。 3. 交叉熵方法：由于传感器选择带来的组合优化问题，文章采用了交叉熵方法来解决。交叉熵是一种高效的优化算法，适用于解决这种类型的问题。 4. 仿真实验：通过仿真实验来测试和评估提出的传感器选择融合方案的效率和性能。通过比较，文章指出与其他一些新近提出的融合技术相比，文章提出的融合方法更为有效。 5. 传感器偏差：传感器偏差是影响融合效果的一个重要因素。不同类型的偏差，如距离偏差和方位偏差，对估计结果的影响不同，其中方位偏差尤为关键。 在解决传感器网络中的估计融合问题时，必须考虑到偏差的问题，尤其是在存在可能偏差的环境中。通过精心设计的传感器选择策略和有效的优化算法，可以提高系统性能并确保更准确的目标估计。这项研究对于理解如何有效地利用传感器网络中的数据具有重要意义，特别是在需要高可靠性和准确性的应用中。