Large Deviations Analysis to the Performance of Distributed Detection : Neyman-Pearson and Bayes errors

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2010

3843369992 / 9783843369992

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book studies the performance of distributed detection systems by means of large deviation techniques under two distinct models. In the first model, the error performance is investigated as the number of sensors tends to infinity by assuming that the i.i.d. sensor data are quantized locally into m-ary messages and transmitted to the fusion center for binary hypothesis testing. It is found that when the second moment of the post-quantization log-likelihood ratio is unbounded, the Neyman-Pearson error exponent becomes a function of the test level; whereas the Bayes error exponent remains unaffected. Also shown is that in Bayes testing, the equivalence of absolutely optimal and best identical-quantizer systems is not limited to error exponents but extends to the actual Bayes errors up to a multiplicative constant. In the second model, the null and alternative distributions become spatially correlated Gaussian, differing in the mean. The issue considered includes whether contiguous marginal likelihood ratio quantizers are optimal. It is shown that this is not true in general, and a sufficient condition is obtained under the case of a single observation per sensor.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783843369992

Titel
Large Deviations Analysis to the Performance of Distributed Detection : Neyman-Pearson and Bayes errors
Autor
Po-Ning Chen
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2010
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3843369992
ISBN-13
9783843369992
Artikelgewicht
215 Gramm
Abmessungen
220x150x9 mm

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