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ROBUST ESTIMATION FOR UNCERTAIN MODELS IN A DATA FUSION SCENARIO

机译:数据融合场景中不确定模型的鲁棒估计

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摘要

This paper formulates and solves a parameter estimation problem that shows how to combine, in a certain optimal and robust manner, measurements that arise from a finite collection of uncertain models. This scenario occurs, for example, in data fusion applications and in cases that involve systems that can operate under different failure conditions. An example in the context of macroscopic diversity in wireless cellular systems is considered.
机译:本文提出并解决了一个参数估计问题,该问题说明了如何以某种最佳且鲁棒的方式组合由不确定模型的有限集合产生的测量结果。例如,在数据融合应用程序中以及涉及可以在不同故障条件下运行的系统的情况下,都会发生这种情况。考虑了在无线蜂窝系统中的宏观分集的情况下的示例。

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