Generalized Likelihood Ratio Test for Detection of Gaussian Rank-One Signals in Gaussian Noise With Unknown Statistics
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
We consider the classical radar problem of detecting a target in Gaussian noise with unknown covariance matrix. In contrast to the usual assumption of deterministic target amplitudes, we assume here that the latter are drawn from a Gaussian distribution. The generalized likelihood ratio test (GLRT) is derived based on multiple primary data and a set of secondary data containing noise only. The new GLRT is shown to be the product of Kelly's GLRT and a corrective, data dependent term. We also investigate two-step approaches where the GLRT for a known disturbance covariance matrix is first derived. In order to come up with detectors that provide a good tradeoff between detection of matched signals and rejection of mismatched signals, we also investigate the two-step GLRT when a fictitious signal is included in the null hypothesis. The constant false alarm rate properties of the detectors are analyzed. Numerical simulations are presented, which show that for small sample sizes the newly-proposed GLRT can outperform Kelly's GLRT and, in addition, that detectors including a fictitious signal are very powerful, at least for low-to-intermediate clutter to noise ratio values.
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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 | 0,001 |
| 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