泊松信道的似然比与贝叶斯推断
信息论
2009-02-11 v3 math.IT
统计理论
统计理论
摘要
近年来，无限维方法已被引入高斯信道估计中。本文旨在研究类似方法在泊松信道中的应用。具体而言，我们利用似然比和离散 Malliavin 梯度计算了泊松信道的贝叶斯估计量。该算法适用于通过蒙特卡洛方案进行数值实现。作为一个应用，我们提供了由 Guo、Shamai 和 Verdu\'u 最近获得的公式的新证明，该公式关联了时间连续泊松信道的输入 - 输出互信息的某些导数与输入的条件均值估计量。随后，这些结果被推广至混合高斯 - 泊松信道。
引用
@article{arxiv.0709.1211,
title = {Likelihood ratios and Bayesian inference for Poisson channels},
author = {Anthony Reveillac},
journal= {arXiv preprint arXiv:0709.1211},
year = {2009}
}
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