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Some aspects of fusion in estimation theory

机译：估计理论中融合的某些方面

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The problem of fusing or combining various estimates to obtain a single good estimate is investigated. The problem of fusion in estimation theory is addressed, and several examples using common distributions in which virtually any method of fusion would be useless in approximating the random variable of interest are presented. A theorem which, for a very general situation, shows that fusion resulting in an almost surely exact approximation is always possible is presented. In particular, this result addresses the situation in which the data consists of the random variable of interest corrupted by additive Gaussian noise and the random variable of interest could be any second-order random variable. Finally, an example which illustrates the utility of this result is presented.
机译：研究了融合或组合各种估计以获得单个良好估计的问题。解决了估计理论中的融合问题，并提供了一些使用公共分布的示例，其中几乎所有融合方法在逼近目标随机变量时都将无用。对于一个非常普遍的情况，提出了一个定理，该定理表明总是有可能产生几乎可以肯定地精确近似的融合。特别地，该结果解决了以下情况：数据由被加性高斯噪声破坏的目标随机变量组成，并且目标随机变量可以是任何二阶随机变量。最后，给出了一个说明该结果的实用性的示例。

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