部分估计量及其在高斯与椭圆分布协方差估计中的应用
统计理论
2016-12-01 v2 统计理论
摘要
对异常值的稳健性通常是统计估计量所期望的性质。事实上，许多众所周知的估计量在理论上具有极佳的最优性能，但由于对异常值敏感，在实际应用环境中无法使用。作者特别关注信号处理应用（如雷达和声纳检测）中自适应匹配滤波方案的协方差估计量情况，其中估计噪声协方差受异常值污染会对性能产生巨大影响，尤其是当这些异常值与匹配滤波器的目标信号相似时。本文提出了一种从已知估计量构建部分估计量的通用方法，旨在避免这些问题；并针对若干选定案例展示了所得算法。
引用
@article{arxiv.1611.07418,
title = {Partial estimators and application to covariance estimation of gaussian and elliptical distributions},
author = {Christophe Culan and Claude Adnet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.07418},
year = {2016}
}
备注
10 pages, 8 figures