GRETSI'03 19e Colloque GRETSI
sur le traitement du signal et des images
Paris   8 - 11 septembre 2003
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Informations concernant l'article

Titre
Résonance stochastique et performance améliorée par le bruit pour un estimateur optimal
Auteur(s)
David Rousseau LISA, Université d'Angers
François Chapeau-Blondeau LISA, Université d'Angers
Références
vol. III, page 50
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Résumé

Un estimateur optimal peut voir sa performance améliorée par une augmentation du niveau de bruit, une forme de résonance stochastique. Ceci est montré au moyen d'un estimateur bayésien optimal opérant sur un mélange signal--bruit non linéaire avec du bruit non gaussien. Le problème considéré est l'estimation de la fréquence d'un signal périodique pollué par un bruit de phase. L'estimateur bayésien optimal minimisant l'erreur quadratique moyenne d'estimation est explicitement établi.L'existence de conditions où cette erreur minimale diminue lorsque le niveau du bruit augmente est démontrée, à la fois de façon théorique et par simulation Monte-Carlo de l'estimateur optimal.
Edition : Télécom-Paris -- 2003