신호의존성 잡음에서 순위 통계량을 쓰는 알려진 신호 검파 방식

A Detection Scheme for Known Signals in Signal-Dependent Noise Using Rank Statistics

이 논문에서는 일반화된 관측 모델의 특수한 때에 순위 통계량을 써서 알려진 신호를 비모수 검파하는 한 가지 방법을 생각하였다. 좀더 구체적으로는 신호의존성 잡음 모델에서 알려진 신호 국소 최적 순위 검파기를 얻고 이를 순가산성 잡음 모델에서 얻은 국소 최적 순위 검파기와 견주어 보았다. 또한 국소 최적 순위 검파기의 검정 통계량을 이루는 점수 함수의 몇가지 보기를 보였다.

A nonparametric detection scheme which uses rank statistics for detection of known signals is considered in a special case of a generalized observation model. Specifically locally optimum rank detectors for detection of known deterministic singals in a singnal-dependent noise model are derived, and compared to those derived for the purely-additive noise model. Examples of the score functions are given, which constitutes the test statistics of the locally optimum rank detectors.