Files
mcm-26-b/docs/paper/sections/evaluation.tex
T
2026-09-13 14:38:31 +08:00

81 lines
5.1 KiB
TeX

\section{模型评价与推广}
\subsection{模型的有效性}
本文采用集合估计处理有界测向误差,将每次观测转化为真实位置的可行约束。
问题一通过凸包顶点计算直径,以最小包围圆半径给出清除充分条件;
问题二将接收距离要求表示为闭圆盘的交集,并由三角不等式构造显式可行子集。
几何定位、接收约束与清除距离由统一的集合运算联系起来。
多源搜索采用覆盖点集与检测状态矩阵维护各频道的搜索进度。
网格表示可处理负观测产生的非凸可行区域,
信息增益用于选择有利于收缩候选集的测点。
开放路径排序将移动、检测、换频和清除纳入统一目标,
并在新观测到来后重新求解任务次序。
对于定向源,位置与朝向的联合约束提供可见性信息,
凸组合性质给出方格点集的连续覆盖证明,
网格遍历清除则利用清除半径与方向无关的物理条件。
六次正式测试提供了算法在全向及混合源案例中的清除数量和时间成本。
\subsection{未来工作}\label{sec:future}
\textbf{提高离散选点的近似精度。}
算法2以边界采样和读数端点枚举近似最坏后验半径,
信息增益评分采用离散先验,任务排序采用最近邻初始化与 2-opt 局部搜索。
这些方法尚未给出整个动态任务的全局最优性保证。
后续可用区间分支定界控制后验半径的近似误差,
结合动态规划或滚动时域优化,研究测点选择与路径规划的联合求解。
\textbf{建立31点方案的连续覆盖误差界。}
现有方案在 $15$ m 网格和 $72$ 个朝向上完成离散验证。
若采用位置误差界 $15/\sqrt2$,则
$990.051+15/\sqrt2\approx1000.658$ m,超过最小接收半径;
最终验证的前向角余量为 $0^\circ$,也不足以控制全部朝向扰动。
因此当前离散结果尚不能推出连续覆盖。
后续可按式~\eqref{eq:continuous} 同时约束位置与朝向误差,
或采用已证明的 $49$ 点方案,在相同场景中比较站点数量与耗时。
\textbf{扩展混合类型的集合估计。}
当前实现主要维护定向假设,并以 \texttt{joint\_empty} 处理部分候选集为空的情形,
尚未单独维护全向分支。全向源可从多个方向被接收,
定向候选集为空不足以判定该频道无源。
后续应将类型加入状态,维护
\begin{equation}
\mathcal H_c=\mathcal H_c^{\mathrm{omni}}\cup\mathcal H_c^{\mathrm{dir}},
\label{eq:typeunion}
\end{equation}
并分别更新两类可行集合。例如源周围三个相隔 $120^\circ$ 的测点可以同时接收全向信号,
却不能同时属于一个固定前向半平面。
类型并集模型可保留这一解释,使源存在性判断与观测条件一致。
\textbf{研究资源约束下的终止性。}
连续覆盖与单次清除充分条件尚不足以保证所有案例均在有限预算内完成。
持续遮挡、几何退化及较大的候选区域会增加定位步数,
当前 $400$ 格上限也会限制遍历清除。
后续可设计自适应网格细化与计算预算分配,并研究最坏情况下的动作次数上界。
\textbf{扩展统计评价。}
本文的六次正式测试完成了两问各三次案例的结果汇总,
但样本量仍不足以代表所有位置与朝向分布。
官方统计中的源总数及类型组成尚未公开,因此全清率与分类型指标有待补充。
未来可在可重复场景中开展配对试验,
同时保存策略版本、源数量和轨迹等信息,以估计置信区间并比较各模块的贡献。
\textbf{第六,正式测试样本仍有限。}本文仅使用问题三、四各三次正式测试的清除数量、总虚拟时间和程序运行时间作为优化效果的直接指标;由于正式数据未公开源总数与类型组成,不能据此计算全清率或做跨问题性能排名。后续应在可重复环境中扩大配对测试,并分别报告总虚拟时间、程序运行时间和清除数量。
\subsection{参数影响的解析讨论}
主要参数的影响可由模型公式分析。
由 $a(\delta)=1500/(2\cos\delta)$ 得
$a'(\delta)=750\sec\delta\tan\delta$,其中 $\delta$ 以弧度计。
误差半角增大会扩大源位置的包围圆,并缩小保证接收圆盘。
表~\ref{tab:safeanalytic} 给出了两位小数舍入余量对首次可行区域的影响。
由式~\eqref{eq:coveragebound},环半径影响覆盖路径长度和最大覆盖距离。
默认半径保留约 $15.461$ m 的距离裕量。
减小网格边长可降低 $\epsilon_g$ 并收紧位置误差上界,
而二维网格数量大致与 $\ell^{-2}$ 成正比,因此应在精度、内存和计算时间间取得平衡。
\subsection{模型推广}
该模型适用于有界方向误差下的静态信号源排查、室内设备巡检和移动传感器主动定位。
推广时,根据新的设备参数校准接收半径、测向误差和动作时间;
对于移动目标或额外遮挡,可扩展状态转移与观测约束,
继续采用集合估计、覆盖优化和路径排序进行联合决策。