Reconstruction of Cross-Correlations with Constant Number of Deterministic Samples
| dc.contributor.author | Radtke, Susanne | |
| dc.contributor.author | Noack, Benjamin | |
| dc.contributor.author | Hanebeck, Uve D. | |
| dc.contributor.author | Straka, Ondřej | |
| dc.date.accessioned | 2019-04-01T10:00:13Z | |
| dc.date.available | 2019-04-01T10:00:13Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | Optimální fúze odhadů vypočítaných distribuovaným způsobem je náročný problém. Obecně nemohou uzly se senzory udržovat informaci o vzájemných korelacích, aby zajistily optimální fúzi odhadů. V tomto článku je prezentována nová technika, která poskytuje prostředky k rekonstrukci požadované struktury korelací. Pro tento účel počítá každý uzel sadu deterministických vzorků, které poskytují úplnou informaci k sestavení matice vzájemných korelací pro každý pár odhadů. S tím, jak se počet vzorků s časem zvyšuje, je nutno navrhnout metodu, která redukuje počet vzorků. Tato metoda významně omezuje nároky na komunikaci, avšak za cenu zavedení aproximační chyby díky zanedbání minulých korelačních členů. k tomu, aby tato aproximační chyba byla minimální, je určen vhodný počet vzorků, který poskytuje kompromis mezi nároky na komunikaci a chybou odhadu. | cs |
| dc.description.abstract-translated | Optimal fusion of estimates that are computed in a distributed fashion is a challenging task. In general, the sensor nodes cannot keep track of the cross-correlations required to fuse estimates optimally. In this paper, a novel technique is presented that provides the means to reconstruct the required correlation structure. For this purpose, each node computes a set of deterministic samples that provides all the information required to reassemble the cross-covariance matrix for each pair of estimates. As the number of samples is increasing over time, a method to reduce the size of the sample set is presented and studied. In doing so, communication expenses can be reduced significantly, but approximation errors are possibly introduced by neglecting past correlation terms. In order to keep approximation errors at a minimum, an appropriate set size can be determined and a trade-off between communication expenses and estimation quality can be found. | en |
| dc.format | 8 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | RADTKE, S., NOACK, B., HANEBECK, U.D., STRAKA, O. Reconstruction of Cross-Correlations with Constant Number of Deterministic Samples. In: Proceedings of the 2018 21st International Conference on Information Fusion (FUSION). neuveden: IEEE, 2018. s. 1638-1645. ISBN 978-0-9964527-6-2. | en |
| dc.identifier.doi | 10.23919/ICIF.2018.8455221 | |
| dc.identifier.isbn | 978-0-9964527-6-2 | |
| dc.identifier.obd | 43925762 | |
| dc.identifier.uri | 2-s2.0-85054081461 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/33842 | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | IEEE | en |
| dc.relation.ispartofseries | Proceedings of the 2018 21st International Conference on Information Fusion (FUSION) | en |
| dc.rights | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. | cs |
| dc.rights | © IEEE | en |
| dc.rights.access | restrictedAccess | en |
| dc.subject | Odhad stavu | cs |
| dc.subject | fúze informací | cs |
| dc.subject | distribuované odhadování | cs |
| dc.subject | korelace | cs |
| dc.subject.translated | State estimation | en |
| dc.subject.translated | information fusion | en |
| dc.subject.translated | distributed estimation | en |
| dc.subject.translated | correlation | en |
| dc.title | Reconstruction of Cross-Correlations with Constant Number of Deterministic Samples | en |
| dc.title.alternative | Rekonstrukce vzájemných korelací s konstantním počtem deterministických vzorků | cs |
| dc.type | konferenční příspěvek | cs |
| dc.type | conferenceObject | en |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |