Geri Dön

Optimal linear mmse estimation in presence of correlationuncertainty under restricted bayesianframework

Kısıtlanmış bayes çerçevesinde korelasyon belirsizliği altında en iyi doğrusal mmse kestirimi

  1. Tez No: 828199
  2. Yazar: SÜLEYMAN TAYLAN TOPALOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SİNAN GEZİCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 43

Özet

Bu tezde, parametre ile gözlem arasındaki korelasyon hakkındaki belirsizlik altında, skaler bir rassal parametrenin skaler bir gözlem temelinde doğrusal kestirimi için bir kısıtlanmış Bayes yaklaşımı önerilmektedir. Özellikle, korelasyon katsayısı ve olasılık dağılımının farklı değerleri dikkate alınarak, ortalama karesel hatayı (OKH) minimize eden en iyi doğrusal kestirici, en kötü durum OKH'si üzerinde bir kısıtı sağlayacak şekilde türetilmektedir. Önerilen kısıtlanmış Bayes çerçevesinde, korelasyon katsayısının genel istatistiksel karakterizasyonunu dikkate alarak, en iyi doğrusal kestirici kapalı bir formda elde edilmiştir. Önerilen kestiricinin performansı sayısal örneklerle değerlendirilmiş ve çeşitli senaryolarda faydaları gösterilmiştir. Ayrıca, önerilen çerçeve, vektör değerli gözlem durumuna genişletilmiş ve en iyi doğrusal kestirimcinin özellikleri belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

A restricted Bayes approach is proposed for the linear estimation of a scalar random parameter based on a scalar observation under uncertainty regarding the correlation between the parameter and the observation. In particular, the optimal linear estimator that minimizes the average mean-squared error (MSE) is derived under a constraint on the worst-case MSE by considering possible values of the correlation coefficient and its probability distribution. A closed-form expression is derived for the optimal linear estimator in the proposed restricted Bayesian framework by considering a generic statistical characterization of the correlation coefficient. The performance of the proposed estimator is evaluated via numerical examples and its benefits are illustrated in various scenarios. The proposed framework is also extended to the case of vector-valued observation and the properties of the optimal linear estimator are characterized.

Benzer Tezler

  1. New approaches for channel estimation in wireless communications

    Telsiz haberleşmede kanal kestirimi için yeni yaklaşımlar

    HABİB ŞENOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN A. ÇIRPAN

    DOÇ. DR. ULUĞ BAYAZIT

  2. Multiuser receivers for CDMA downlink

    CDMA uydu-yer bağı için çok kullanıcılı almaçlar

    ÖMER AGAH DURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN

  3. Channel estimation for FBMC/OQAM wireless system based on Kalman filter

    FBMC/OQAM kablosuz için kanal kestirici kalman filtresi tabanli sistem

    MAHMOUD H. K. ALDABABSA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAl-Quds University

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALI JAMOOS

  4. Receiver design and performance analysis for code-multiplexed transmitted-reference ultra-wideband systems

    Kod çoğullamalı ve referans iletimli çok geniş bantlı sistemler için alıcı tasarımı ve performans analizi

    MEHMET EMİN TUTAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN GEZİCİ

  5. Next-generation MIMO systems: From index modulation to deep learning

    Yeni nesil çok-girişli çok-çıkışlı sistemler: İndis modülasyonundan derin öğrenmeye

    BURAK ÖZPOYRAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR