Robust estimation and spherically invariant random processes

Abstract

ÖZETÇE Tek boyutlu, gürbüz, konum ve ölçek kestirlcileri irdelenmiş, gürbüzlük ve verimlilik arasındaki.ödünleşim. gözlenmiştir. Eniyi gürbüz kestiricileri bulmak için değişim yöntemi kullanılmıştır. örneklerarası bağımlılığı modellemek için küresel bağımlı rassal süreçler kullanılmış ve bu süreçlerin özellik leri tartışılmıştır. Küresel bağımlı süreçlerin varlığında eniyi sezicinin ilinti sezicisi olması, gürbüz değişinti kestiricilerinin kullanımını gündeme getirmiştir. Gürbüz değişinti dizeyi kestirimi için bir yöntem sunulmuştur.

iv ABSTRACT One dimensional robust estimators for location and scale are analysed and thede gradation in efficiency by the improvement in robustness is observed. Variational methods are used to find the optimal robust estimators. Spherically invariant random processes are used to model the dependency between the samples and the properties of this class of random processes are discussed. The known result 'that the optimum detector in the presense of a spheri cally invariant random process is the correlation receiver suggested the use of robust covariance matrix estimators in the detectors. A scheme for robust covariance matrix estimation is given.