Vi betraktar problemet med subrymdsberäkning i en Bayesiansk miljö. Eftersom vi är verksamma i Grassmann-grenröret, den vanliga metoden som består av att minimera den genomsnittliga kvadratfel (MSE) mellan den verkliga subrymden U och dess uppskattning kan inte vara tillräcklig eftersom MSE är inte den naturliga metriska i Grassmann-grenröret. Som ett alternativ föreslår vi att utföra subrymdsberäkning genom att minimera det genomsnittliga kvadratavståndet (MSD) mellan U och dess uppskattning, där det angivna avståndet är ett naturligt mått i Grassmann-grenröret, viz. Avståndet mellan projektionsmatriserna. Vi visar att den resulterande uppskattningen inte längre är det bakre medelvärdet av U
I REF formulerar författarna den optimala subrymdsskattaren som minimerar det genomsnittliga kvadratavståndet (subrymdsavståndet).
Minimum mean square distance estimation of a subspace
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}