On Stability of Linear Estimators in Poisson Noise
On Stability of Linear Estimators in Poisson Noise
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泊松噪声中线性估计器的稳定性
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
H. Poor
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Alex Dytso;H. Poor
本文考虑泊松噪声中随机变量的估计问题。具体来说，主要的重点是评估线性估计的最优性和接近最优性条件。在第一部分的文件中，它表明，线性估计是最优的当且仅当潜在的先验是一个伽玛分布和暗电流参数为零。在第二部分的文件中，线性估计的稳定性分析进行。具体地说，它表明，如果一个最佳估计接近线性估计在Lp，p ≥1的距离，那么潜在的先验分布是近似伽玛在Lévy度量和Kolmogorov度量。
This paper considers estimation of a random variable in Poisson noise. Specifically, the main focus is to assess optimality and near optimality conditions for linear estimators.In the first part of the paper, it is shown that linear estimators are optimal if and only if the underlying prior is a gamma distribution and the dark current parameter is zero.In the second part of the paper, a stability analysis of linear estimators is undertaken. Specifically, it is shown that if an optimal estimator is close to a linear estimator in an Lp,p ≥1 distance, then the underlying prior distribution is approximately gamma in the Lévy metric and the Kolmogorov metric.
泊松噪声的估计：条件均值估计器的属性
影响因子：
2.5
作者：
Dytso, Alex;Vincent Poor, H.
通讯作者：
Vincent Poor, H.
影响因子：
2.5
作者：
Calmon, Flavio du Pin;Polyanskiy, Yury;Wu, Yihong
通讯作者：
Wu, Yihong