GRETSI'03 19st GRETSI Symposium
on Signal and Image Processing
Paris   8 - 11 september 2003
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Title
Non-efficacité et non-gaussianité asymptotiques d'un estimateur du maximum de vraisemblance à fort rapport signal sur bruit
Author(s)
Philippe Forster GEA, IUT de Ville d'Avray
Pascal Larzabal SATIE, ENS Cachan
Eric Boyer SATIE, ENS Cachan
Alexandre Renaux SATIE, ENS Cachan
Rererences
vol. I, page 125
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Abstract

- En théorie de l'estimation, dans le cas d'observations indépendantes de mêmes densités de probabilité, l'efficacité asymptotique en le nombre T d'observations de la méthode du Maximum de Vraisemblance (MV) est un résultat bien connu qui permet d'appréhender ses performances lorsque T est grand. Dans certaines situations, le nombre d'observations peut être faible et ce résultat ne s'applique plus. Dans le cadre du traitement d'antenne et d'une modélisation stochastique des signaux émis par les sources, nous remédions à cette lacune lorsque le Rapport Signal sur Bruit (RSB) est grand. Nous montrons que dans cette situation, l'estimateur du MV est asymptotiquement (en RSB) non-efficace et non-gaussien.
Edition : Télécom-Paris -- 2003