来自多通道物联网的因果数字孪生
信号处理
2021-06-07 v1
摘要
将物联网装置中每个传感器的数据单独分开处理是浪费的。本文展示如何将其作为多通道时间序列处理，并引入结构向量自回归（SVAR）模型的状态空间模型表述，以及使用时变卡尔曼滤波器对因果参数进行最优估计。本文引入阶梯图作为 SVAR 估计的强有力可视化工具，其中同时展示瞬时与滞后因果因素并分析交互。阶梯图即是因果数字孪生（CDT）；文中简要探讨了其在涉及多通道时间序列的多种物联网应用中的使用。主要结论是，物联网 ML 的\emph{下一步}是将多个传感器的数据作为单一多通道时间序列集体利用。本文展示了实现方式，并通过我们基于阶梯图的因果数字孪生提取高阶（因果）信息。
引用
@article{arxiv.2106.02135,
title = {Causal Digital Twin from Multi-channel IoT},
author = {PG Madhavan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02135},
year = {2021}
}