Improved Shrinkage Estimator of Large-Dimensional Covariance Matrix under the Complex Gaussian Distribution
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Estimating the covariance matrix of a random vector is essential and challenging in large dimension and small sample size scenarios.
The purpose of this paper is to produce an outperformed large-dimensional covariance matrix estimator in the complex domain via the linear shrinkage regularization.
Firstly, we develop a necessary moment property of the complex Wishart distribution.
Secondly, by minimizing the mean squared error between the real covariance matrix and its shrinkage estimator, we obtain the optimal shrinkage intensity in a closed form for the spherical target matrix under the complex Gaussian distribution.
Thirdly, we propose a newly available shrinkage estimator by unbiasedly estimating the unknown scalars involved in the optimal shrinkage intensity.
Both the numerical simulations and an example application to array signal processing reveal that the proposed covariance matrix estimator performs well in large dimension and small sample size scenarios.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Bin. 2020. Improved Shrinkage Estimator of Large-Dimensional Covariance Matrix under the Complex Gaussian Distribution. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196842
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Bin. Improved Shrinkage Estimator of Large-Dimensional Covariance Matrix under the Complex Gaussian Distribution. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196842
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Bin. Improved Shrinkage Estimator of Large-Dimensional Covariance Matrix under the Complex Gaussian Distribution. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196842
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196842
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر