Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Efficient Linear Combination of Partial Monte Carlo Estimators
Año:2015
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
In many practical scenarios, including those dealing with large data sets, calculating global estimators of unknown variables of interest becomes unfeasible. A common solution is obtaining partial estimators and combining them to approximate the global one. In this paper, we focus on minimum mean squared error (MMSE) estimators, introducing two efficient linear schemes for the fusion of partial estimators. The proposed approaches are valid for any type of partial estimators, although in the simulated scenarios we concentrate on the combination of Monte Carlo estimators due to the nature of the problem addressed. Numerical results show the good performance of the novel fusion methods with only a fraction of the cost of the asymptotically optimal solution.
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Brisbane (Australia)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4673-6997-8
DOI
Fecha inicio congreso
19/04/2015
Fecha fin congreso
24/04/2015
Desde la página
4100
Hasta la página
4104
Título de las actas
Proceedings of the 40th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: David Luengo Garcia (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Teoría de Aproximación Constructiva y Aplicaciones
  • Departamento: Teoría de la Señal y Comunicaciones (Provisional)
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