Distributed detection with unknown SNR: Separating function and GLRT approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we address distributed detection wherein the instantaneous signal-to-noise ratios (SNRs) at the individual sensors are unknown. A motivating example is a distributed radar receiver when the target radar cross section and/or the noise variance are unknown at each receiver. Recently it has been shown that detection problems can be converted into the estimation of a separating function (SF) followed by comparison to a threshold. Importantly, using an SF eliminates unknown parameters. Here, since the optimal detector depends on the unknown parameters, we propose a Separating Function Estimation Test (SFET) and a Generalized Likelihood Ratio Test (GLRT) at each receiver. Since the likelihood ratio test in the fusion center depends on the detection probability of local receivers, which are unknown, the optimal fusion rule is not applicable. We therefore employ an Asymptotically Optimal SFET (AOSFET) and a GLRT to find a suboptimal fusion rule. We assume that the local SNR at each sensor has a known probability density function. Simulation results show that the SFET outperforms the GLRT in the local detectors and under some conditions, the AOSFET provides better performance as compared to the majority fusion rule.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle