[論文レビュー] Quickest Detection and Identification of Intermittent Signals with Application to Vision Based Aircraft Detection.

Jasmin James, Jason Ford+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2019

Advanced Statistical Process Monitoring被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、複数の状態を繰り返し切り替える間歇的信号のベイジアン即時検出・同定（ISDI）フレームワークを提案する。停止ルールは、事後確率が凸停止領域に初めて進入した場合に検出を開始する。視覚ベースの航空機検出において、平均検出範囲を最大9.8%向上させるグリーディ意思決定ルールを導入し、最先端手法を上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

In this paper we consider the problem of detection and identification of an intermittent signal that can (repeatedly) change between multiple states. We pose and solve this quickest intermittent signal detection and identification (ISDI) problem in a Bayesian setting and establish that the optimal solution occurs on first entry of the change posterior into a stopping region characterised by the union of convex sets. We then propose a practical greedy ISDI decision rule and develop some bounds to characterise the performance. Finally, we propose two greedy rules for use in the important above horizon vision based aircraft detection application that are able to improve mean detection ranges by up to 9.8% relative to the state of the art.

研究の動機と目的

• 複数の状態を繰り返し切り替える間歇的信号をリアルタイムで検出・同定する課題に対処すること。
• 不確実性下での最適逐次意思決定を可能にするために、ベイジアンフレームワーク内で問題を定式化すること。
• 実世界の応用例（例：航空機検出）における検出速度と正確性のバランスを取る実用的意志決定ルールを開発すること。
• 現在の最先端手法を超えて、地上より上空の視覚ベース航空機検出における平均検出範囲を向上させること。
• 提案されたグリーディ検出ルールの性能を特徴付ける理論的境界を提供すること。

提案手法

• 状態依存の尤度を用いたベイジアン逐次フレームワークを用いて、間歇的信号検出・同定（ISDI）問題をモデル化する。
• 停止領域を事後確率空間における凸集合の和集合として定義し、最初にその領域に入ると検出が発動するようにする。
• 即時の事後確率の増加に基づいて行動を選択することで、最適ベイジアン解を近似するグリーディ意思決定ルールを提案する。
• ベイジアンリスクと事後確率の集中度を用いて性能境界を評価し、検出遅延と誤検出率を評価する。
• 信号の持続性と可視性を最適化するため、視覚ベース航空機検出に特化した2種類のグリーディルールを設計する。
• 動画ストリームを用いた空中物体検出のためのリアルタイム処理パイプラインにISDIフレームワークを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数状態を有する間歇的信号の即時検出・同定における最適ベイジアン戦略は何か？
• RQ2 事後確率領域としての最適停止ルールはどのように特徴付けられるか？
• RQ3 実用的制約下におけるISDIフレームワークにおけるグリーディ近似の性能限界は何か？
• RQ4 視覚ベース航空機検出システムにおいて、グリーディISDIルールは検出範囲をどの程度向上させ得るか？
• RQ5 実世界の検出シナリオにおいて、提案手法は既存の最先端手法と定量的にどのように比較されるか？

主な発見

• 最適な即時ISDI解は、凸集合の和集合として定義された停止領域に事後確率が進入した場合に達成される。
• 提案されたグリーディ意思決定ルールは、視覚ベース航空機検出において、最先端手法と比較して最大9.8%の平均検出範囲の向上を達成する。
• 理論的性能境界は、提案されたグリーディルール下で制御された検出遅延と誤検出率を示している。
• フレームワークは信号の間歇的特性に対して頑健であり、頻繁な状態遷移があっても高い同定正確性を維持する。
• 応用に特化したグリーディルールは、空中物体検出のリアルタイム動画処理パイプラインにおいて有効であることが示された。