仿真对比：稀疏传感下四种气流估计方法

一篇 arXiv 预印本论文在三个仿真二维稳态场景、不同采样密度下定量对比了四种气流估计方法：高斯过程回归、基于图的高斯马尔可夫随机场，以及两种基于 Navier-Stokes 的方法（含一种新的强形式残差最小化变体）。 作者称，物理先验在低采样密度下收益最大，可补偿缺失的空间信息；随着传感器覆盖增加，数据驱动的高斯过程回归竞争力上升，但模型类估计器在所评估场景中仍保持精度优势。 结论限于上述仿真场景与采样条件，未经实机验证，也未经过同行评议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。