BARANKIN BOUND FOR MULTIPLE CHANGE-POINT ESTIMATION

Abstract : We derive the Barankin bound on the mean-squared error for multiple change-point estimation of an independent measurement sequence. We first derive a general form of this bound and give the structure of the so-called Barankin information matrix (BIM). We show that the BIMfor the change-point parameters has a tri-diagonal structure which means that one change-point estimation depends on its neighboring change points. Using this result, we propose a computationally efficient inversion algorithm of the BIM. As an illustration, we analyze the case of changes in the mean vector of a Gaussian distribution.
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Communication dans un congrès
IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing, CAMSAP-2007, 2007, St. Thomas, US Virgin Island, United States. 2007
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Contributeur : Alexandre Renaux <>
Soumis le : jeudi 7 janvier 2010 - 12:35:05
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:04
Document(s) archivé(s) le : vendredi 18 juin 2010 - 00:31:11

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Patricio La Rosa, Alexandre Renaux, Arye Nehorai. BARANKIN BOUND FOR MULTIPLE CHANGE-POINT ESTIMATION. IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing, CAMSAP-2007, 2007, St. Thomas, US Virgin Island, United States. 2007. 〈inria-00444824〉

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