33、相机网络中基于图像定位的分布式算法及条件后验克拉美 - 罗下界应用

相机网络中基于图像定位的分布式算法及条件后验克拉美 - 罗下界应用

在当今科技发展中，相机传感器网络在环境监测、目标跟踪等领域展现出巨大的应用潜力。然而，要充分发挥其优势，需要解决诸多技术难题，比如相机的定位以及传感器的管理与资源分配。下面将详细介绍相机网络中基于图像定位的分布式算法，以及条件后验克拉美 - 罗下界（PCRLB）在自适应传感器管理中的应用。

相机网络中基于图像定位的分布式算法

成本函数分析

成本函数 $\phi$ 由两部分组成：$\phi_R$ 仅涉及旋转，$\phi_T$ 则涉及所有变量，包括 ${\lambda_{ij}}$。这些变量的存在是因为相对平移只能估计到一个正的比例因子，即 $\tilde{T} {ij} = \lambda {ij} \tilde{t} {ij}$。但未知比例 ${\lambda {ij}}$ 会带来副作用，如果将平凡解 $T_i = T_j$（$i,j \in V$）和 $\lambda_{ij} = 0$（$(i,j) \in E$）代入，无论旋转值如何，都能使 $\phi_T$ 达到全局最小值 0。这会导致在无约束条件下最小化 $\phi$ 时，可能得到无意义的定位结果。因此，需要对 $\lambda_{ij}$ 施加约束，这里提出 $\lambda_{ij} \geq 1$（$\forall(i,j) \in E$），且每个节点可单独执行该约束，实现分布式处理。

分步求解策略

为了在 $\lambda_{ij} \geq 1$（$\forall(i,j) \in E$）的约束下分布式地最小化 $\phi({R_i},{T_i},{\l