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On the Subexponential Decay of Detection Error Probabilities in Long Tandems

机译：长环的检测误差概率的次指数衰减

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We consider the problem of Bayesian decentralized binary hypothesis testing in a network of sensors arranged in a tandem. We show that the rate of error probability decay is always subexponential, establishing the validity of a long-standing conjecture. Under the additional assumption of bounded Kullback-Leibler (KL) divergences, we show that for all d > 1/2, the error probability is Omega(e - c nd), where c is a positive constant. Furthermore, the bound Omega(e - c (logn)d) , for all d > 1, holds under an additional mild condition on the distributions. This latter bound is shown to be tight.
机译：我们考虑了串联排列的传感器网络中的贝叶斯分散二元假设检验问题。我们表明，错误概率衰减率始终是次指数的，从而建立了一个长期推测的有效性。在有界Kullback-Leibler（KL）散度的附加假设下，我们表明对于所有 d - c nd ），其中 c 是一个正常数。此外，绑定的Omega（ e - c （log n ） d ） ，对于所有 d

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