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Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Electrical Engineering and Information Science Journal of Electrical Engineering and Information Science Vol.4 No.2
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    A class of m-interval detectors based on the quantized noise sample space with posedetection dual diversity system is introduced. There are a lot of components which are corrupting the system caused by geographical features and a natural phenomenon and these interfering components are often radom but not gaussian. Due to unknown functional form of noise, it is not easy to design the detector through estimating the functional form of noise. Instead, we design the m-interval detectors by using the pure noise sample space which are partitioned by estimated quantiles in this paper. Since the m-interval detectors are susceptible to detect errors, the performance of the m-interval detectors is much better than that of other detectors. The detectors also operate at near optimum level for the underlying noise distributions and maintains its robustness in the changing intrinsic noise environments. Monte-Carlo simulation is used to show the performance of system suggested here compared to other systems.

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