کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6957625 | 1451919 | 2018 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Linear shrinkage estimation of covariance matrices using low-complexity cross-validation
ترجمه فارسی عنوان
برآورد انقباضی خطی از ماتریس های کوواریانس با استفاده از اعتبار سنجی کم بین پیچیدگی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ماتریس کوواریانس، اعتبار سنجی متقابل، انقباض خطی، حداقل مربعات معمولی، نمونه ماتریس کوواریانس،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
Shrinkage can effectively improve the condition number and accuracy of covariance matrix estimation, especially for low-sample-support applications with the number of training samples smaller than the dimensionality. This paper investigates parameter choice for linear shrinkage estimators. We propose data-driven, leave-one-out cross-validation (LOOCV) methods for automatically choosing the shrinkage coefficients, aiming to minimize the Frobenius norm of the estimation error. A quadratic loss is used as the prediction error for LOOCV. The resulting solutions can be found analytically or by solving optimization problems of small sizes and thus have low complexities. Our proposed methods are compared with various existing techniques. We show that the LOOCV method achieves near-oracle performance for shrinkage designs using sample covariance matrix (SCM) and several typical shrinkage targets. Furthermore, the LOOCV method provides low-complexity solutions for estimators that use general shrinkage targets, multiple targets, and/or ordinary least squares (OLS)-based covariance matrix estimation. We also show applications of our proposed techniques to several different problems in array signal processing.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 148, July 2018, Pages 223-233
Journal: Signal Processing - Volume 148, July 2018, Pages 223-233
نویسندگان
Jun Tong, Rui Hu, Jiangtao Xi, Zhitao Xiao, Qinghua Guo, Yanguang Yu,