Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/9932
Title: Klasik parametrik olmayan spektrum kestirim tekniklerini gürbüzleştirmek için bir yöntem
Other Titles: A method for robustifying classical nonparametric spectral estimation techniques
Authors: Bişkin, Osman Tayfun
Akay, Olcay
Keywords: Robust estimation
Nonparametric spectral estimatiom
Sample spatial sign covariance matrix
Heavy-tailed distributions
Issue Date: 2015
Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Series/Report no.: Signal Processing and Communications Applications Conference
Abstract: In this study, robust nonparametric spectral estimation methods for non-Gaussian environments are proposed. For this aim, the autocorrelation function estimator obtained from sample spatial sign covariance matrix is used together with classical nonparametric spectral estimation methods such as periodogram and Blackman-Tukey. Performances of classical spectral estimation methods and robust methods suggested in this study are compared by applying them to one Gaussian process and one non-Gaussian heavy-tailed stochastic process. The results obtained show that, for non-Gaussian environments, the proposed robust nonparametric spectral estimation methods could perform better compared to the classical methods.
Bu çalışmada, Gauss dağılımına sahip olmayan ortamlar için gürbüz parametrik olmayan spektrum kestirim yöntemleri önerilmektedir. Bu amaca yönelik olarak, örnek uzamsal işaret ortak değişinti matrisinden (spatial sign covariance matrix) elde edilen özilinti fonksiyonu kestiricisi (autocorrelation function estimator), periyodogram ve Blackman-Tukey gibi klasik spektrum kestirim yöntemleriyle birlikte kullanılmaktadır. Klasik spektrum kestirim yöntemleri ile bu çalışmada önerilen gürbüz yöntemler hem Gauss dağılımına hem de Gauss olmayan kuyruklu (heavytailed) dağılıma sahip birer olasılıksal süreç altında denenerek performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen gürbüz parametrik olmayan spektrum kestirim yöntemlerinin Gauss dağılımına sahip olmayan ortamlar için klasik yöntemlere nazaran daha iyi performans sergileyebildiklerini göstermektedir.
Description: 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)
URI: https://hdl.handle.net/11147/9932
ISBN: 978-1-4673-7386-9
ISSN: 2165-0608
Appears in Collections:Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File SizeFormat 
A_method_for_robustifying.pdf346.88 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

46
checked on Jan 24, 2022

Download(s)

12
checked on Jan 24, 2022

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.