传感器网络中的无参考校准
应用统计
2018-12-14 v1 机器学习
信号处理
摘要
传感器校准是大规模物联网网络中的基本挑战之一。在本文中，我们解决密集部署传感器网络的无参考校准挑战。传统上，为了校准在位传感器网络（或传感器阵列），无论是否具备传感器性能的先验信息，都会任意选择一个参考。然而，如果无意中选择了一个错误传感器，任意选择参考可能是致命的。为避免单点依赖并改善估计器性能，我们提出无偏的无参考算法。尽管我们的重点在于无参考解，所提出的框架允许在可用时纳入额外参考。我们通过仿真表明，所提解渐近地达到导出的统计下界。此外，与流行算法相比，所提算法在真实数据集上表现出改进。
引用
@article{arxiv.1805.11999,
title = {Reference-free Calibration in Sensor Networks},
author = {Raj Thilak Rajan and Rob-van Schaijk and Anup Das and Jac Romme and Frank Pasveer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.11999},
year = {2018}
}
备注
Submitted to IEEE Sensor Letters