Проблемы передачи информации
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Пробл. передачи информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Проблемы передачи информации, 2021, том 57, выпуск 3, страницы 55–72
DOI: https://doi.org/10.31857/S0555292321030049
(Mi ppi2347)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Методы обработки сигналов

О минимаксном обнаружении гауссовских стохастических последовательностей и гауссовских стационарных сигналов

М. В. Бурнашев

Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, Москва
Список литературы:
Аннотация: Рассматривается задача обнаружения гауссовских стохастических последовательностей (сигналов) с неизвестными ковариационными матрицами на фоне белого гауссовского шума. При заданной вероятности “ложной тревоги” (вероятности ошибки 1-го рода) качество минимаксного обнаружения определяется наилучшей экспонентой “вероятности пропуска” (вероятности ошибки 2-го рода) при растущем интервале наблюдений. Целью является нахождение максимального множества ковариационных матриц (сложная гипотеза), такого что его минимаксную проверку можно заменить проверкой одной конкретной ковариационной матрицы (простая гипотеза) без ухудшения экспоненты обнаружения. В статье полностью описывается это максимальное множество ковариационных матриц. Рассматриваются также некоторые следствия, касающиеся минимаксного обнаружения гауссовских стохастических сигналов в белом гауссовском шуме и обнаружения гауссовских стационарных сигналов.
Ключевые слова: минимаксная проверка гипотез, вероятности ошибки, экспонента вероятности ошибки, лемма Стейна.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-01-00364
Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (номер проекта 19-01-00364).
Поступила в редакцию: 15.04.2021
После переработки: 16.06.2021
Принята к печати: 29.06.2021
Англоязычная версия:
Problems of Information Transmission, 2021, Volume 57, Issue 3, Pages 248–264
DOI: https://doi.org/10.1134/S0032946021030042
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 621.391 : 519.23
Образец цитирования: М. В. Бурнашев, “О минимаксном обнаружении гауссовских стохастических последовательностей и гауссовских стационарных сигналов”, Пробл. передачи информ., 57:3 (2021), 55–72; Problems Inform. Transmission, 57:3 (2021), 248–264
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Bur21}
\by М.~В.~Бурнашев
\paper О минимаксном обнаружении гауссовских стохастических последовательностей и гауссовских стационарных сигналов
\jour Пробл. передачи информ.
\yr 2021
\vol 57
\issue 3
\pages 55--72
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ppi2347}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S0555292321030049}
\transl
\jour Problems Inform. Transmission
\yr 2021
\vol 57
\issue 3
\pages 248--264
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0032946021030042}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000704980200004}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85116593834}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ppi2347
  • https://www.mathnet.ru/rus/ppi/v57/i3/p55
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Проблемы передачи информации Problems of Information Transmission
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:136
    PDF полного текста:9
    Список литературы:31
    Первая страница:9
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024