【摘 要】
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本文研究了在非高斯相关噪声中的Robust检测问题。假定噪声样本可用下列模型描写:n_i=y_i+ρ(y_(i-1)+y_(i+1)),{y}为独立同分布序列,如果噪声样本的边缘分布F满足一定的正则
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本文研究了在非高斯相关噪声中的Robust检测问题。假定噪声样本可用下列模型描写:n_i=y_i+ρ(y_(i-1)+y_(i+1)),{y}为独立同分布序列,如果噪声样本的边缘分布F满足一定的正则条件,当ρ→0时,则可得到在相关噪声中的有记忆与无记忆Robust检测器的一阶近似表达式。
This paper studies Robust detection problems in non-Gaussian correlation noise. Suppose a noise sample can be described by the following model: n_i = y_i + ρ (y_ (i-1) + y_ (i + 1)), where {y} is an independent and identically distributed sequence. If the edge distribution F of the noise sample satisfies certain regular conditions When ρ → 0, the first-order approximation of the Robust detector with and without memory in correlated noise can be obtained.
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