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dc.contributor.author
Cernuschi Frias, Bruno
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dc.contributor.author
Gama, Fernando
dc.contributor.author
Casaglia, Daniel
dc.date.available
2017-01-30T19:38:48Z
dc.date.issued
2014-05
dc.identifier.citation
Cernuschi Frias, Bruno; Gama, Fernando; Casaglia, Daniel; Deepest Minimum Criterion for Biased Affine Estimation; Institute Of Electrical And Electronics Engineers; Ieee Transactions On Signal Processing; 62; 9; 5-2014; 2437-2449
dc.identifier.issn
1053-587X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/12176
dc.description.abstract
A new strategy called the Deepest Minimum Criterion (DMC) is presented for optimally obtaining an affine transformation of a given unbiased estimator, when a-priori information on the parameters is known. Here, it is considered that the samples are drawn from a distribution parametrized by an unknown deterministic vector parameter. The a-priori information on the true parameter vector is available in the form of a known subset of the parameter space to which the true parameter vector belongs. A closed form exact solution is given for the non-linear DMC problem in which it is known that the true parameter vector belongs to an ellipsoidal ball and the covariance matrix of the unbiased estimator does not depend on the parameters. A closed form exact solution is also given for the Min-Max strategy for this same case.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Institute Of Electrical And Electronics Engineers
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Llenar Palabras Clave
dc.subject
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dc.subject.classification
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Deepest Minimum Criterion for Biased Affine Estimation
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2016-03-21T18:28:58Z
dc.journal.volume
62
dc.journal.number
9
dc.journal.pagination
2437-2449
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.journal.ciudad
New York
dc.description.fil
Fil: Cernuschi Frias, Bruno. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina
dc.description.fil
Fil: Gama, Fernando. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingenieria. Departamento de Electronica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Casaglia, Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingenieria. Departamento de Electronica; Argentina
dc.journal.title
Ieee Transactions On Signal Processing
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://ieeexplore.ieee.org/document/6750773/
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1109/TSP.2014.2309094
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