Yapısal veri belirsizlikleri altında yarışmacı doğrusal MMSE kestirim

Simple item page
dc.citation.epage1864en_US
dc.citation.spage1861en_US
dc.contributor.authorVanlı, N. Denizcanen_US
dc.contributor.authorSayın, Muhammed Ö.en_US
dc.contributor.authorKozat, Süleyman S.en_US
dc.date.accessioned2016-02-08T11:59:45Z
dc.date.available2016-02-08T11:59:45Z
dc.date.issued2014-04en_US
dc.departmentDepartment of Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.description.abstractBu bildiride, yapısal veri belirsizlikleri altında doğrusal kestirim problemi incelenmektedir. Maliyet fonksiyonu olarak ortalama karesel hata (MSE) düşünülmüştür ve sınırlı belirsizlikler altında gürbüz bir algoritma önerilmiştir. Sunulan yöntem yarışmacı algoritma yapısına sahiptir ve bu yapıya ulaşmak için doğrusal kestiricinin performansı, bilinmeyen veri belirsizliklerine göre ayarlanmış doğrusal enküçük MSE (MMSE) kestiricisinin performansına göreceli olarak tanımlanmıştır.Daha sonra, bu göreceli performans ölçütünü en kötü durumdaki sistem modeline göre enküçülten doğrusal kestirici bulunmuştur. Bu yarışmacı kestiriciyi bulmak için çözülmesi gereken problemin yarı-kesin programlama (SDP) problemi olarak düşünülebileceği gösterilmiştir. Ayrıca, teorik sonuçları izah etmek için sayısal örnekler sunulmuştur.
dc.description.abstractIn this paper, we consider the linear estimation problem under structured data uncertainties. A robust algorithm is presented under bounded uncertainties under the mean square error (MSE) criterion. The performance of the linear estimator is defined relative to the performance of the linear minimum MSE (MMSE) estimator tuned to the underlying unknown data uncertainties, i.e., the introduced algorithm has a competitive framework. Then, using this relative performance measure, we find the estimator that minimizes this cost for the worst-case system model. We show that finding this estimator can equivalently be cast as a semidefinite programming (SDP) problem. Numerical examples are provided to illustrate the theoretical results. © 2014 IEEE.
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2014.6830616en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/27696
dc.language.isoTurkishen_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2014.6830616en_US
dc.source.title22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 - Proceedingsen_US
dc.subjectCompetitiveen_US
dc.subjectData uncertaintiesen_US
dc.subjectLinear estimationen_US
dc.subjectRobusten_US
dc.subjectAlgorithmsen_US
dc.subjectConvex optimizationen_US
dc.subjectError analysisen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectBounded uncertaintyen_US
dc.subjectCompetitiveen_US
dc.subjectData uncertaintyen_US
dc.subjectLinear estimationen_US
dc.subjectMean square error criterionsen_US
dc.subjectRelative performanceen_US
dc.subjectSemi-definite programmingen_US
dc.subjectMean square erroren_US
dc.titleYapısal veri belirsizlikleri altında yarışmacı doğrusal MMSE kestirimen_US
dc.title.alternativeCompetitive linear MMSE estimation under structured data uncertaintiesen_US
dc.typeConference Paperen_US

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Competitive linear MMSE estimation under structured data uncertainties [Yapisal veri belirsizlikleri altinda yarişmaci doǧrusal mmse kestirim].pdf
Size:
409.44 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Full printable version
Download

Collections

Department of Electrical and Electronics Engineering