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Quickest Change Detection for UAV-Based Sensing
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PRE
AI
DOI：10.1109/tsp.2026.3696328.png)
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摘要
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本文针对由单架配备传感器的无人机（UAV）监控的两个空间分离位置的最快变化检测（QCD）问题进行研究。在任意位置，无人机在离散时间点上依次观测独立同分布（i.i.d.）数据。观测数据的分布会在某个未知、任意时间发生改变，且无人机需在最短时间内检测到这一变化。在整个无限时间范围内，变化最多仅可能在一个位置发生。无人机通过切换这两个位置以快速检测变化。为此，我们提出了一种基于重复单边序贯概率比检验（SPRT）机制的位置切换与变化检测（LS-CD）算法，用于观测驱动的位置切换和变化检测。主要目标是在满足虚警平均运行长度（ARL2FA）约束和无人机时间平均能耗约束的前提下，最小化最坏情况下的平均检测延迟（WADD）。我们运用随机游走理论对算法性能进行严谨的理论分析，具体推导出其ARL2FA的紧致上下界及WADD的紧致上界。在参数对称设置的特例下，我们的分析导出了标准CUSUM算法ARL2FA的一个新的渐近上界，这一新颖贡献据我们所知在现有文献中尚未出现。数值仿真验证了LS-CD算法的有效性。
Keyword:
Change-point detection
CUSUM
energy efficiency
quickest change detection
UAV based monitoring
期刊
I
IF:
5.8
论文数:
287
被引数:
0
机构
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