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    Testing equality of multiple power spectral density matrices

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    TestingEqualityofMul ... (2.885Mb)
    Identificadores
    URI: http://hdl.handle.net/10902/15182
    DOI: 10.1109/TSP.2018.2875884
    ISSN: 1053-587X
    ISSN: 1941-0476
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    Autoría
    Ramírez García, David; Romero, Daniel; Vía Rodríguez, JavierAutoridad Unican; López Valcarce, Roberto; Santamaría Caballero, Luis IgnacioAutoridad Unican
    Fecha
    2018-12-01
    Derechos
    © 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
    Publicado en
    IEEE Transactions on Signal Processing, 2018, 66(23), 6268-6280
    Editorial
    Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
    Enlace a la publicación
    https://doi.org/10.1109/TSP.2018.2875884
    Palabras clave
    Generalized likelihood ratio test (GLRT)
    Locally most powerful invariant test (LMPIT)
    Power spectral density (PSD)
    Toeplitz matrix
    Uniformly most powerful invariant test (UMPIT)
    Resumen/Abstract
    This paper studies the existence of optimal invariant detectors for determining whether P multivariate processes have the same power spectral density. This problem finds application in multiple fields, including physical layer security and cognitive radio. For Gaussian observations, we prove that the optimal invariant detector, i.e., the uniformly most powerful invariant test, does not exist. Additionally, we consider the challenging case of close hypotheses, where we study the existence of the locally most powerful invariant test (LMPIT). The LMPIT is obtained in the closed form only for univariate signals. In the multivariate case, it is shown that the LMPIT does not exist. However, the corresponding proof naturally suggests an LMPIT-inspired detector that outperforms previously proposed detectors.
    Colecciones a las que pertenece
    • D12 Artículos [360]
    • D12 Proyectos de Investigación [519]

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