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CABRAL FARIAS Rodrigo

Estimation sous contraintes de communication : algorithmes et performances asymptotiques

 

Co-encadrant :     Jean-Marc BROSSIER

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Université de Grenoble

Établissement d'origine : UFRGS | Universidade Federal do Rio Grande do Sul - Brésil

Financement(s) : Bourse erasmus mundus ; contrat à durée déterminée ; contrat à durée déterminée

 

Date d'entrée en thèse : 01/04/2010

Date de soutenance : 17/07/2013

 

Composition du jury :
M. Eric MOULINES, Professeur Télécom ParisTech, Rapporteur
M. Jean-Yves TOURNERET, Professeur ENSEEIHT, Rapporteur
M. Josep VIDAL, Professeur Universitat Politènica de Catalunya, Examinateur
M. Jean-François BERCHER, Professeur associé ESIEE, Examinateur
M. Eric MOREAU, Professeur Université du Sud Toulon-Var, Examinateur
M. Jean-Marc BROSSIER, Professeur Grenoble-INP, Directeur de thèse

 

Résumé : Cette thèse porte sur l'estimation à partir de mesures quantifiées. Nous nous concentrons principalement sur le problème d'estimation d'un paramètre de centrage scalaire constant ou lentement variable. Nous présentons des algorithmes pour résoudre ce problème et, en se basant sur l'analyse de performance, nous montrons l'importance de l'adaptativité du quantifieur pour l'obtention d'une performance optimale. Nous proposons un schéma adaptatif de faible complexité qui, conjointement, estime le paramètre et met à jour les seuils du quantifieur. Avec 4 ou 5 bits de résolution et un quantifieur uniforme, nous montrons que la performance de l'algorithme est très proche des performances d'estimation à partir de mesures continues. Finalement, nous proposons une approche à haute résolution pour obtenir les seuils de quantification non-uniformes optimaux ainsi qu'une approximation analytique des performances d'estimation.


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