In this paper study the problem of signal detection in Gaussian noise in a distributed setting. We derive a lower bound on the size that the signal needs to have in order to be detectable. Moreover, we exhibit optimal distributed testing strategies that attain the lower bound.


翻译:在本文中,我们研究了在分布式环境中在高山地区探测信号噪音的问题。我们从信号的大小中得出了一个较低的界限,以便检测到信号的大小。 此外,我们还展示了达到较低界限的最佳分布式测试策略。

0
下载
关闭预览

相关内容

【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Energy-Harvesting Distributed Machine Learning
Arxiv
0+阅读 · 2021年2月10日
VIP会员
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员