Noise enhanced parameter estimation using quantized observations

Bu tezde nicemlenmiş gözleme dayalı tekli ve çoklu parametre kestiriminde eniyi ek gürültü tanı mlanmıştır. Her iki durumda da ilk olarak gözleme eklenmesi gereken eniyi gürültünün olası lık dağılımı Cramer-Rao alt sınırı (CRLB) enküçültme problemi cinsinden formülleştirilmiştir. Tek parametreli durumda eniyi ek ?gürültünün? sabit bir sinyal seviyesi ile gösterilebildiği kanıtlanmıştır. Bu da CRLB enküçültmesi için ek sinyal seviyelerinin rastgeleleştirilmesine gerek olmadığı anlamına gelmektedir. Ayrı ca bu sonuçlar, bilinmeyen parametre hakkında ön bilginin mevcut olduğu ve Bayesian CRLB'nin (BCRLB) enküçültmesinin amaçlandı ğı durumlara genişletilmiştir. Sonrasında kuramsal sonuçları açıklamak için sayısal örnekler sunulmuştur. Bunun dışında, eniyi gürültü ile elde edilen performans gelişimi sıkça kullanılan kıpırtı (dither) sinyalleri ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca enbüyük olabilirlikli ve enbüyük sonsal olasılık kestiricilerin ortalama hata kare performansları gürültü ile geliştirilmiş ve ek gürültüsüz durumlar için karşılaştırılmıştır. Çoklu parametre durumunda CRLB enküçültmesi için eniyi rastgele ek gürültünün şekli türetilmiştir. Ardından kuramsal sonuç, eniyi gürültünün parçacık sürü eniyileştirmesi ile bulunduğu sayısal bir örnek ile desteklenmiştir. Son olarak, ön bilginin varsayıldığı çoklu parametre kestirim probleminde eniyi sabit gürültü incelenmiştir.