hosvd

本文介绍了低成本高阶奇异值分解（lcHOSVD），一种基于张量的方法，用于从稀疏传感器测量中重构高维环境场。应用于城市流动和空气质量数据集，与基于矩阵的方法相比，该方法实现了更低的重构误差，并对不均匀传感器分布具有更强的鲁棒性。