Limitations of Constrained CRB and an Alternative Bound

نتاج البحث: فصل من :كتاب / تقرير / مؤتمرمنشور من مؤتمرمراجعة النظراء

ملخص

The constrained Cramér-Rao bound (CCRB) is a mean-squared-error (MSE) lower bound for non-Bayesian constrained parameter estimation under some unbiasedness conditions. In this paper, we demonstrate limitations of this bound in the case of nonlinear parametric constraints. We consider the problem of constant modulus signal estimation. It is shown that in this problem the CCRB unbiasedness conditions are too restrictive and that the commonly-used constrained maximum likelihood (CML) estimator does not satisfy them and has lower MSE than the CCRB. An alternative lower bound, which is based on the Lehmann-unbiasedness conditions, is used as an alternative benchmark for constrained parameter estimation. As opposed to the CCRB, it is shown that this alternative bound is valid for the CML estimator in the considered problem.

اللغة الأصليةإنجليزيّة أمريكيّة
عنوان منشور المضيف2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop, SSP 2018
الصفحات841-845
عدد الصفحات5
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 29 أغسطس 2018
الحدث20th IEEE Statistical Signal Processing Workshop, SSP 2018 - Freiburg im Breisgau, ألمانيا
المدة: ١٠ يونيو ٢٠١٨١٣ يونيو ٢٠١٨

سلسلة المنشورات

الاسم2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop, SSP 2018

!!Conference

!!Conference20th IEEE Statistical Signal Processing Workshop, SSP 2018
الدولة/الإقليمألمانيا
المدينةFreiburg im Breisgau
المدة١٠/٠٦/١٨١٣/٠٦/١٨

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • !!Signal Processing
  • !!Instrumentation
  • !!Computer Networks and Communications

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Limitations of Constrained CRB and an Alternative Bound'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا