<title>Multisensor bias estimation using local tracks without a priori association</title>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a solution for sensor bias estimation based on local tracks at a single time without a priori association for a decentralized multiple sensor tracking system. Each local tracker generates its own local state estimates ignoring the bias. The fusion center then performs track-to-track fusion occasionally after estimating the sensor biases based on the common targets tracked by different sensors. The likelihood function of the bias in a multisensor-multitarget scenario is derived. Using this likelihood, it is shown that the difference of the local estimates is the sufficient statistic for estimating the biases. A least squares solution of the bias estimates and corresponding Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) are presented assuming uncorrelatedness as well as accounting for the crosscorrelation between the local estimation errors. Two approaches to estimate the sensor biases in the absence of known track-to-track association, namely, the Maximum Likelihood estimator combined with Probabilistic Data Association (ML-PDA) and an estimator based on soft data association, are proposed. These methods are compared with the baseline solution with known (perfect) track-to-track association by Monte Carlo simulations. The experimental results indicate that the bias estimator based on the soft data association provides nearly optimal performance and has less computational load than the one using ML-PDA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle