2024-12-19 22:50:33 +03:00

137 lines
4.8 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
papersize: a4
fontsize: 14pt
geometry: margin=20mm
header-includes:
- \usepackage{fontspec}
- \usepackage{unicode-math}
- \setmainfont{DejaVu Serif}
---
# I. Построение алгоритма обнаружителя
$$
w(x_1, \dots, x_n | H_0) = \begin{cases}
\prod_{i=1}^{n} \frac{1}{\mu} e^{-\frac{x_i}{\mu}}, & x_i \ge 0, \quad i = \overline{1 \dots n} \\
0, & \exists i: x_i < 0
\end{cases}
$$
$$
w(x_1, \dots, x_n | H_1) = \begin{cases}
\prod_{i=1}^{n} \frac{1}{\mu} e^{-\frac{x_i-u}{\mu}}, & x_i \ge u, \quad i = \overline{1 \dots n} \\
0, & \exists i: x_i < u
\end{cases}
$$
$$
L = \dfrac{w(x_1, \dots, x_n | H_1)}{w(x_1, \dots, x_n | H_0)} \gtrless^{H_1^*}_{H_0^*} L_{\text{пор}}
$$
$$
L = \begin{cases}
\dfrac{0}{0}, & \exists i: x_i < 0 \\
\dfrac{0}{\prod_{i=1}^{n} \frac{1}{\mu} e^{-\frac{x_i}{\mu}}}, & (x_i \ge 0, \quad i = \overline{1 \dots n}) \cap (\exists i: x_i < u) \\
\dfrac{\prod_{i=1}^{n} \frac{1}{\mu} e^{-\frac{x_i-u}{\mu})}}{\prod_{i=1}^{n} \frac{1}{\mu} e^{-\frac{x_i}{\mu}}}, & x_i \ge u, \quad i = \overline{1 \dots n}
\end{cases}
$$
$$
\tag{1}
L = \begin{cases}
\textrm{undefined}, & \exists i: x_i < 0 \\
0, & (x_i \ge 0, \quad i = \overline{1 \dots n}) \cap (\exists i: x_i < u) \\
e^{n \frac{u}{\mu}}, & x_i \ge u, \quad i = \overline{1 \dots n}
\end{cases}
$$
# II. Нахождение теоретических кривых обнаружения
Вероятность ложной тревоги:
$$\alpha = P(H_1^* | H_0) = P(L > L_{\text{пор}} | H_0)$$
1. $L_{\text{пор}} \in [0, e^{n \frac{u}{\mu}})$
$$\alpha = P(x_i \ge u, \quad i = \overline{1 \dots n} | H_0) = \prod_{i=1}^n P(x_i \ge u | H_0)$$
$$P(x_i \ge u | H_0) = 1 - P(x_i < u | H_0) = 1 - F_{\exp}(u) = 1 - (1 - e^{-\frac{u}{\mu}}) = e^{- \frac{u}{\mu}}$$
$$
\tag{2}
\alpha = \prod_{i=1}^n e^{-\frac{u}{\mu}} = e^{-n \frac{u}{\mu}}
$$
2. $L_{\text{пор}} < 0$
$$\alpha = P((x_i \ge 0, \quad i = \overline{1 \dots n}) \cap (\exists i: x_i < u) | H_0) + P(x_i \ge u, \quad i = \overline{1 \dots n} | H_0)$$
$$P((x_i \ge 0, \quad i = \overline{1 \dots n}) \cap (\exists i: x_i < u) | H_0) = \prod_{i=1}^n P(x_i \ge 0 | H_0) \cdot \left[ 1 - \prod_{i=1}^n P(x_i \ge u | H_0) \right]$$
$$P(x_i \ge 0 | H_0) = 1 - F_{\exp}(0) = 1$$
$$\alpha = 1$$
<div style="page-break-after: always; visibility: hidden">
\pagebreak
</div>
3. $L_{\text{пор}} \ge e^{n \frac{u}{\mu}}$
$$\alpha = 0$$
Вероятность правильного обнаружения
$$D = P(H_1^* | H_1) = P(L > L_{\text{пор}} | H_1)$$
1. $L_{\text{пор}} \in [0, e^{n \frac{u}{\mu}})$
$$D = P(x_i \ge u, \quad i = \overline{1 \dots n} | H_1) = \prod_{i=1}^n P(x_i \ge u | H_1)$$
$$P(x_i \ge u|H_1) = 1 - P(x_i < u | H_1) = 1 - F_{\exp}(0) = 1$$
$$D = 1$$
2. $L_{\text{пор}} < 0$
$$D = P((x_i \ge 0, \quad i = \overline{1 \dots n}) \cap (\exists i: x_i < u) | H_1) + P(x_i \ge u, \quad i = \overline{1 \dots n} | H_1)$$
$$P((x_i \ge 0, \quad i = \overline{1 \dots n}) \cap (\exists i: x_i < u) | H_1) = \prod_{i=1}^n P(x_i \ge 0 | H_1) \cdot \left[ 1 - \prod_{i=1}^n P(x_i \ge u | H_1) \right]$$
$$P(x_i \ge 0 | H_1) = 1$$
$$D = 1 \cdot (1 - 1) + 1 = 1$$
3. $L_{\text{пор}} \ge e^{n \frac{u}{\mu}}$
$$D = 0$$
Зависимость вероятности правильного обнаружения от вероятности ложной тревоги:
$$
\tag{3}
D = \begin{cases}
1, & \alpha > 0 \\
0, & \alpha = 0
\end{cases}
$$
# III. Экспериментальные кривые обнаружения
В нотбуке `1.ipynb` выполняется моделирование полученного алгоритма обнаружения. Результаты также приводятся ниже:
Кривые обнаружения соответствуют теории (3). Распределение экспериментальных значений вероятности ложной тревоги при линейном изменении отношения $\frac{u}{\mu}$ соответствует закону их взаимозависимости (2).
![](./pics/aD_5.png)
![](./pics/aD_15.png)
Зависимость вероятности правильного обнаружения от отношения уровня сигнала к масштабному коэффициенту распределения шума равна 1 всюду кромее "отсечки" в 0 при низких соотношениях сигнал/шум, когда $L_{\text{пор}}$ оказывается выше $e^{n \frac{u}{\mu}}$
![](./pics/umu_D_5.png)
![](./pics/umu_D_15.png)
Вероятность ложной тревоги также отсекается в 0 при больших $L_{\text{пор}}$.
![](./pics/umu_alpha_5.png)
![](./pics/umu_alpha_15.png)