In-Teh tomonidan nashr etilgan - bet 11

t k vaqtidagi nurlanish holati oddiygina bashorat qilingan p ( x k │ R k-1 ) zichlik funktsiyasidan olinadigan d k │ k -1 prognozli yo'nalish bilan beriladi .
Agar birinchi turar-joyda hech qanday aniqlash sodir bo'lmasa, aynan shu natija maqsad haqida foydali ma'lumot beradi. Shunday qilib, biz berilgan maqsadli holatning shartli zichligini hisoblashimiz kerak
hodisa : ' yo'nalishda t k vaqtida aniqlanmadi '.
Bayes qoidasini qo'llash bevosita quyidagilarga olib keladi:
(78)
normallashtiruvchi omilgacha. Ushbu ifodada aniqlash ehtimoli P D kutilgan SN ga (54- tenglama) va shunday qilib joriy nur va maqsad holatiga bog'liq b k , d k .
Ikki o'lchovli zichlikni panjara bo'yicha osongina hisoblash mumkin. Keyingi turar-joy uchun nurning pozitsiyasi shunchaki uning maksimal bilan ta'minlanadi.
Bayes mahalliy qidiruvi uchun ushbu hisoblash sxemasi aniqlanmaguncha takrorlanadi
yuzaga keladi. Zichliklarning maksimali qidirilayotganligi sababli
normallashtirish integralini hisoblash talab qilinmaydi. Raqamli jihatdan samarali amalga oshirish mumkin.
Shu bilan bir qatorda, ma'lum bir yo'nalishda kutilgan SN ni hisoblash uchun ishlatilishi mumkin b k :
Maksimal SN( b k ) ni qidirish boshqa mahalliy qidiruv strategiyasiga olib keladi. Biroq, quyida ko'rib chiqilgan misollarda, unumdorlikning sezilarli yaxshilanishi kuzatilmadi. Shunga qaramay, SN( b k ) ni maksimallashtirish foydali bo'lgan ilovalar bo'lishi mumkin (masalan, intervalgacha ish rejimlarida trekni tiklash uchun).
Ushbu mahalliy qidiruv sxemasi "salbiy" dalillardan foydalanadi , chunki bu erda kutilgan o'lchovning etishmasligi joriy maqsad pozitsiyasi haqida ma'lumot beradi. Biz bu erda, xususan, moslashuvchan sensor boshqaruviga bevosita ta'sir ko'rsatamiz. Shunga qaramay, salbiy dalillar bilan ishlashning zaruriy sharti sensorning adekvat ishlashi modelidir. Rezolyutsiya hodisalarida bo'lgani kabi (2-bo'lim), salbiy sensorli dalillarni qayta ishlash aralashmaning manfiy koeffitsientlari bilan aralashmaning zichligini nazarda tutadi, ya'ni har bir aralashma komponenti to'g'ridan-to'g'ri ehtimollik talqiniga ega emas. Aralashmalarning koeffitsientlari bittaga to'g'ri kelganda, umumiy zichlik aniq belgilangan ehtimollik ma'nosiga ega.
4-rasmda ma'lum bir misol uchun Bayes mahalliy qidiruvining ushbu sxemasi tasvirlangan. Rasmda
4a bashorat qilingan pdf , aralashmaning zichligi bir muncha vaqt t k ko'rsatilgan . Maqsad yuqori ehtimollik bilan yorqin mintaqada bo'lishi kutilmoqda, haqiqiy nishon pozitsiyasi yashil nuqta bilan ko'rsatilgan. Moviy nuqta keyingi turar joyning nurlanish holatini bildiradi. Tegishli aniqlash ehtimoli 26% ni tashkil qiladi. Biroq, birinchi yashash vaqtida hech qanday aniqlash sodir bo'lmadi
4-rasm. Bayes mahalliy qidiruvi: ketma-ket beshta turar joy
22 Sensor va ma'lumotlarni birlashtirish
ushbu hodisani hisobga olgan holda shartli pdf ni hisoblaymiz . Ko'rinib turganidek
Shakl 4b, dan sezilarli darajada farq qiladi . Oldingi maksimal balandlik pasaygan, global maksimal esa boshqa joyda. Yana hech qanday aniqlash sodir bo'lmadi; the
ikki “salbiy” dalilni aks ettiruvchi zichlik 4c-rasmda ko'rsatilgan. Endi qidiruv algoritmi 1-o'rindagi manzilga yana qarashga qaror qiladi. Garchi bu holatda noto'g'ri bo'lsa-da, bu asossiz ko'rinmaydi. Bundan tashqari, keyingi turar-joydagi kabi o'lchamlari ortib boradigan ikkita kichikroq mahalliy maksimal ko'rinadi, shuningdek, hech qanday aniqlanmagan. 4d-rasmga ko'ra, keyingi qaror noaniq. Biz nihoyat muvaffaqiyatga olib keladigan qaror qabul qilamiz. Oxirgi rasmda yangilangan pdf ko'rsatilgan (4f-rasm).
|