• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.287-293
• /
• 2003

In this paper we consider the problem of parameter change based on the cusum test proposed by Lee et al. (2003). The cusum test statistic is constructed utilizing the estimator minimizing density-based divergence measures. It is shown that under regularity conditions, the test statistic has the limiting distribution of the sup of standard Brownian bridge. Simulation results demonstrate that the cusum test is robust when there arc outliers.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제26권1_2호
• /
• pp.177-189
• /
• 2008

In this paper, we have considered an investigation on goodness of fit tests based on divergence measures. In the case of categorical data, under certain regularity conditions, we obtained asymptotic distribution of these tests. Also, we have proposed a modified test that improves the rate of convergence. In continuous case, we used our modified entropy estimator [10], for Kullback-Leibler information estimation. A comparative study based on simulation results is discussed also.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2012

본 논문에서는 무선인지시스템에서 효율적으로 스펙트럼 센싱을 수행하기 위해, 확률 분포 사이의 대수 차를 측정하는 Kullback-Leiber divergence기반의 새로운 스펙트럼 센싱 기술을 제안한다. 제안된 센싱 기법은 특정 센싱 구간에서의 국부 센싱 측정값들이 잡음 분포에서 발생하였는지, 기사용자 신호에서 발생하였는지를 Kullback-Leiber divergenc를 이용하여 판단한다. 시뮬레이션 을 통해, 제안된 Kullback-Leiber divergence기반의 스펙트럼 센싱 기법이 동일 조건에서 에너지 검출 기반의 스펙트럼 센싱 기법보다 더 좋은 성능을 제공할 수 있음을 보였다. 특히, 페이딩 환경 및 기사용자 신호의 SNR값이 낮은 경우에 에너지 검출 기반의 스펙트럼센싱 기법과 비교할 때 제안된 기법의 성능이 크게 향상됨을 보였다.