Random matrices and applications to statistical signal processing
Matrices aléatoires et applications au traitement statistique du signal.
Résumé
In this thesis, we consider the problem of source localization in large sensor networks, when the number of antennas of the network and the number of samples of the observed signal are large and of the same order of magnitude. We also consider the case where the source signals are deterministic, and we develop an improved algorithm for source localization, based on the MUSIC method. For this, we fist show new results concerning the position of the eigen values of large information plus noise complex gaussian random matrices
Dans cette thèse, nous considérons le problème de la localisation de source dans les grands réseaux de capteurs, quand le nombre d'antennes du réseau et le nombre d'échantillons du signal observé sont grands et du même ordre de grandeur. Nous considérons le cas où les signaux source émis sont déterministes, et nous développons un algorithme de localisation amélioré, basé sur la méthode MUSIC. Pour ce faire, nous montrons de nouveaux résultats concernant la localisation des valeurs propres des grandes matrices aléatoires gaussiennes complexes de type information plus bruit
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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