有限集分布的融合：逐点一致性与全局基数
信号处理
2018-12-05 v2 信息论
多智能体系统
系统与控制
math.IT
摘要
分布式多传感器融合的一个近期趋势是在传感器节点使用随机有限集滤波器，并利用其指数混合密度（EMD）以算法方式融合滤波后的分布。扩展著名的协方差交叉与基于共识的方法的融合算法即此类例子。本文中，我们分析 EMD 背后的变分原理，并表明有限集分布的 EMD 未必能导致基数分布的一致融合。事实上，我们通过 Bernoulli、Poisson 与独立同分布（IID）簇过程的例子证明，这些不一致在实践中极有可能发生。我们证明 EMD 的逐点一致性并不意味着全局基数的一致性，反之亦然。随后，我们重新定义融合背后的变分问题并提供迭代解，从而建立一个保证基数一致融合的框架。
引用
@article{arxiv.1802.06220,
title = {Fusion of finite set distributions: Pointwise consistency and global cardinality},
author = {Murat Üney and Jérémie Houssineau and Emmanuel Delande and Simon J. Julier and Daniel E. Clark},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.06220},
year = {2018}
}
备注
accepted for publication in the IEEE Transactions on Aerospace and Electronics Systems