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考虑噪声的广义均方误差优化

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在线性贝叶斯估计中,需要分析一些最小二乘问题.数据向量y是通过模型y=P(Hθ+η)+w得到,其中H是已知矩阵,θ,η和w是不相关的随机变量.目标是从观测数据中得到θ的最优估计.这些估计问题广泛地应用于多传感器数据融合问题、多输入单输出系统(MISO)信道估计问题等.在满足功率约束tr(PP*)≤P条件下,选择适当的P最小化均方误差的期望E(||θ-(θ)||2),其中(θ)是θ的最优估计.在实际问题应用中噪声η对解的结构有重要影响,故这篇文章考虑η的干扰,并假设的方差是I的倍数.对H奇异值分解为UΛV*,其中V和U都是酉阵,Λ是对角阵,λ是Λ的对角元构成的向量.当θ的方差为I时,文献[1]刻画了对于P很大或P很小时最优的矩阵P;当θ的方差J且为λi∈[0,1]时,这篇文章推出对于一般的功率P都能得到原问题最优的矩阵P.

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来源
《第七届中国信息融合大会》|2015年|1405-1410|共6页
会议地点青岛
作者
Han xiaolu; 韩晓路; Song enbin; 宋恩彬;
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作者单位

中国航空学会信息融合分会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类误差理论;
关键词
均方误差; 贝叶斯估计; 最小二乘法; 期望值; 噪声信息; 最优估计;

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