位置未知移动感知设置下随机空间场分布的学些研究

在环境监测和污染控制等应用中，物理量由时空场建模。人们有兴趣学习此类场作为空间、时间或两者函数的统计分布。在这项工作中，我们的目标是在缺乏位置信息的情况下，沿固定一维路径学习时空场作为空间位置函数的统计分布。使用静态传感器网络进行的空间场分析是文献中研究充分的问题。近来，由于设置空间采样密度的灵活性以及因更大空间覆盖带来的低硬件成本，移动传感器被用于此目的。使用移动传感器的主要挑战是其位置不确定性。获取样本的位置信息需要额外的硬件与成本。因此，我们考虑如下情形：沿固定长度路径的时空场由简易移动感知设备采样，该设备在遍历路径时记录场值而不带任何位置信息。我们询问是否可能在场的一些简单假设下，利用来自位置未知移动传感器的样本学习场作为空间位置函数的统计分布。我们肯定地回答了该问题，并提供一系列分析与实验结果以支持我们的主张。