高斯情形下若干相异度度量重心的不动点迭代
统计计算
2022-10-04 v3 最优化与控制
机器学习
摘要
在目标跟踪与传感器融合场景中，处理大量编码可用信息（多假设）的高斯密度并不罕见，例如在许多受杂波或多模态噪声影响的传感器对同一场景进行测量的应用中。此类情况下必须实施约简程序，以限制计算负载。某些情形下需要将全部可用信息融合为单一假设，这通常通过计集的重心来实现。然而，该计算强烈依赖于所选相异度度量，且由于极少情形可解析计算重心，多数时候须借助数值方法。诸如协方差须为对称正定之类的约束，使得高斯集重心的数值计算十分困难。本文给出基于若干相异度度量的重心计算的不动点迭代（FPI），构成需特定相异度度量的应用中高斯集融合/约简的实用工具箱。
引用
@article{arxiv.2205.04806,
title = {Fixed-point iterations for several dissimilarity measure barycenters in the Gaussian case},
author = {Alessandro D'Ortenzio and Costanzo Manes and Umut Orguner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.04806},
year = {2022}
}