Vi behandlar strukturerad covariansuppskattning i elliptiska distributioner genom att anta att covariansen i förväg är känd för att tillhöra ett givet konvext set, t.ex. uppsättningen av Toeplitz eller bandade matriser. Vi anser att den allmänna metoden för momentoptimering (GMM) tillämpas på robust Tylers scatter M-skattare under dessa konvexa begränsningar. Tyvärr visar sig GMM vara icke-konvex på grund av målet. Istället föreslår vi en ny COCA estimator-a konvex avkoppling som effektivt kan lösas. Vi bevisar att avslappningen är tight i det okonstruerade fallet för ett begränsat antal prover, och i det begränsade fallet asymptotiskt. Vi illustrerar sedan fördelarna med COCA i syntetiska simuleringar med strukturerade sammansättning Gaussiska distributioner. I dessa exempel överträffar COCA konkurrerande metoder som Tylers estimator och dess projicering på strukturuppsättningen. Index Terms-Elliptical distribution, Tylers scatter estimator, generaliserad metod för ögonblick, robust covarians uppskattning. Tillverkning utgående från material enligt vilket HS-nummer som helst, utom material enligt samma HS-nummer som produkten
I REF har författarna övervägt att införa konvex begränsning på Tylers uppskattning.
Tyler's Covariance Matrix Estimator in Elliptical Models With Convex Structure
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}