I detta dokument utvecklar vi ett komplett analytiskt ramverk baserat på Random Matrix Theory för prestandautvärdering av Eigen value-baserad detektion. Medan, fram till nu, analys var begränsad till falskalarm sannolikhet, har vi fått ett analytiskt uttryck också för sannolikheten för missade upptäckt, genom att använda teorin om spikade populationsmodeller. Ett allmänt scenario med flera signaler närvarande samtidigt beaktas. De teoretiska resultaten av detta dokument gör det möjligt att förutsäga felsannolikheten, och att fastställa beslutströskeln i enlighet därmed, med hjälp av några få matematiska formler. På så sätt görs konstruktionen av en eigen value-baserad detektor begreppsmässigt identisk med en traditionell energidetektor. Som ytterligare resultat diskuteras villkoren för signalidentifiering för enskilda och flera källor. Alla analysresultat valideras genom numeriska simuleringar, som även omfattar konvergens, identifiabilty och icke-gaussiska praktiska moduleringar.
Uttryck för beräkning av sannolikheten för missad upptäckt (1 − P d ) och falskt alarm med hjälp av MMED anges i REF.
Theoretical Performance Analysis of Eigenvalue-based Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}