Data-Driven Vector-Measurement-Sensor Selection Based on Greedy Algorithm

Data-Driven Vector-Measurement-Sensor Selection Based on Greedy Algorithm
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基于贪婪算法的数据驱动矢量测量传感器选择

DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
IEEE Sensors Letters
影响因子：
2.8
通讯作者：
Daisuke Tsubakino
Daisuke Tsubakino
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
Y. Saito;T. Nonomura;Koki Nankai;Keigo Yamada;Keisuke Asai;Yasuo Sasaki;Daisuke Tsubakino

文献摘要

被引文献

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通过扩展一个新的方法，本文考虑了矢量测量传感器的最小二乘估计问题。提出了一种扩展的矢量测量传感器选择的贪婪算法，并施加到粒子图像测速数据重建的基础上稀疏矢量测量传感器的信息的完整状态。
A vector-measurement-sensor problem for the least squares estimation is considered, by extending a previous novel approach in this letter. An extension of the vector-measurement-sensor selection of the greedy algorithm is proposed and is applied to particle-image-velocimetry data to reconstruct the full state based on the information given by sparse vector-measurement sensors.