497 research outputs found
Computable lower bounds for deterministic parameter estimation
No full textThis paper is primarily tutorial in nature and presents a simple approach(norm minimization under linear constraints) for deriving computable lower bounds on the MSE of deterministic parameter estimators with a clear interpretation of the bounds. We also address the issue of lower bounds tightness in comparison with the MSE of ML estimators and their ability to predict the SNR threshold region. Last, as many practical estimation problems must be regarded as joint detection-estimation problems, we remind that the estimation performance must be conditional on detection performance, leading to the open problem of the fundamental limits of the joint detectionestimation performance
MSE lower bounds conditioned by the energy detector
No full textA wide variety of processing incorporates a binary detection test that restricts the set of observations for parameter estimation. This statistical conditioning must be taken into account to compute the Cramer-Rao bound (CRB) and more generally, lower bounds on the Mean Square Error (MSE). Therefore, we propose a derivation of some lower bounds - including the CRB - for the deterministic signal model conditioned by the energy detector widely used in signal processing applications
On the influence of detection tests on deterministic parameters estimation
No full textIn non-linear estimation problems three distinct regions of operation can be observed. In the asymptotic region, the Mean Square Error (MSE) of Maximum Likelihood Estimators (MLE) is small and, in many cases,close to the Cramer-Rao bound (CRB). In the a priory performance region where the number of independent snapshots and/or the SNR are very low, the MSE is close to that obtained from the prior knowledge about the problem. Between these two extremes, there is an additional transition region where MSE of estimators deteriorates with respect to CRB. The present paper provides exemples of improvement of MSE prediction by CRB, not only in the transition region but also in the a priori region, resulting from introduction of a detection step, which proves that this renement in MSE lower bounds derivation is worth investigating
MSE lower bounds for deterministic parameter estimation
No full textThis paper presents a simple approach for deriving computable lower bounds on the MSE of deterministic parameter estimators with a clear interpretation of the bounds. We also address the issue of lower bounds tightness in comparison with the MSE of ML estimators and their ability to predict the SNR threshold region. Last, as many practical estimation problems must be regarded as joint detection-estimation problems, we remind that the estimation performance must be conditional on detection performance
HARMONIC RETRIEVAL IN NON-CIRCULAR COMPLEX-VALUED MULTIPLICATIVE NOISE: BARANKIN BOUND
No full textWe focus on harmonic retrieval in multiplicative and additive noise. At low SNR, Maximum-Likelihood based estimate does not reach the Cramer-Rao bound. Actually, at low SNR, the Cramer-Rao bound is not a tight bound anymore and has to be replaced with the so-called Barankin bound which is tighter but more complicate. In this paper, we derive the Barankin bound when the multiplica-tive noise is complex-valued and non-circular. We observe that the Barankin bound is much more greater than the Cramer-Rao bound, especially when the multiplicative noise is not non-circular enough. 1
Application du maximum de vraisemblance au traitement d'antenne: radio-goniometrie et poursuite de cibles
No full textSIGLEAvailable from INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : T 84554 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc
Development of an acoustic waves sensor for rheological monitoring of proteins polymerization. Application to Alzheimer's disease.
No full textLa mise au point de nouveaux systèmes biocompatibles de suivi des phénomènes de polymérisation de protéines est un enjeu majeur pour la compréhension des mécanismes moléculaires en vue d’une détection et d’un traitement précoce des pathologies dites conformationnelles telles que la maladie d’Alzheimer ou les maladies à prions. Dans ces pathologies, des protéines ou des fragments de celles-ci perdent leur structure, puis s’assemblent en fibres ordonnées au sein d’agrégats. Les mécanismes moléculaires du changement de conformation d'une protéine et sa polymérisation en fibres amyloïdes sont encore largement inconnus. La compréhension de ces mécanismes et le diagnostic sont étroitement liés à la disponibilité d’un concept analytique performant pour le suivi ex vivo de ces phénomènes.Pour répondre à cette problématique, un microsystème a été mis au point pour la détection et le suivi de polymérisation de la protéine tau et du peptide Aß, principaux biomarqueurs de la maladie d’Alzheimer. Le microcapteur est basé sur la propagation d’ondes acoustiques hautes fréquences qui permettent d’extraire les propriétés rhéologiques du milieu cible. En mesurant l’impédance complexe du biocapteur, un traitement du signal dédié permet l’extraction des paramètres viscoélastiques (module élastique et module visqueux). L’étude et le développement de ce microsystème impliquent un savoir-faire pluridisciplinaire en instrumentation : élaboration et conception et modélisation de biocapteurs, conditionnement des signaux et résolution des problèmes inverses associés.Tout d’abord, le capteur a été optimisé pour améliorer sa sensibilité et permettre le suivi de polymérisation. Un travail sur la faisabilité du système a montré la possibilité de discriminer des solutions de protéines de différentes concentrations. La finalité du système de détection étant la détection simultanée des différents biomarqueurs à l’origine de la maladie d’Alzheimer, un capteur multi-électrodes permettant la détection de ces différents analytes a été développé.The development of new biocompatible systems for monitoring protein polymerization processes is a key issue for understanding the molecular mechanisms of detection and for early treatment of so-called conformational diseases such as Alzheimer's disease or prion diseases. In these pathologies, proteins or fragments lose their structure and then assemble themselves into ordered fibers within aggregates. The molecular mechanisms of the conformational changes of a protein and its polymerization into amyloid fibers are still largely unknown. Understanding these mechanisms and diagnosis are closely related to the availability of an efficient analytical concept for the ex vivo monitoring of these phenomena.To address this problem, a microsystem has been developed for the detection and monitoring of polymerization of tau and Aß peptide, the main biomarkers of Alzheimer's disease. The microsensor is based on the propagation of acoustic high frequency waves that extract the rheological properties of the target environment. By measuring complex impedance of the biosensor, a dedicated signal processing allows the extraction of viscoelastic parameters (viscosity and elasticity). The study and development of this microsystem involve multidisciplinary expertise in instrumentation: development and design and modeling of biosensors, signal conditioning and solving associated inverse problems.First, the sensor has been optimized to improve its sensitivity and allow tracking of polymerization. Work on the feasibility of the system showed the ability to discriminate protein solutions of different concentrations. Since the purpose of the detection system is the simultaneous detection of different biomarkers responsible for Alzheimer's disease, a multi-electrode sensor for the detection of these different analytes has been developed. The optimization of the sensor, the microfabrication processes and chemical surface treatments are also developed in this work
Deterministic Cramér-Rao bounds for analysis the asymptotic performances of estimation for an active radar
No full textL’émergence des formes d'onde numériques en radar et l’engouement de la communauté scientifique pour leur versatilité éprouvée en télécom, soulèvent naturellement chez les ingénieurs radaristes la question de l’amélioration effective des performances opérationnelles par ces nouvelles formes d’onde, notamment en matière de haute-résolution. Les travaux publiés sur le sujet sont prometteurs, à ceci près qu’ils sont le plus souvent basés sur des modèles théoriques un peu éloignés de la réalité opérationnelle ou sur des scénarios simplistes relativement à la capacité haute résolution envisagée (par exemple le faible nombre de sources pris en compte). En effet la prise en compte d’un modèle d’observation réaliste (large bande, à fréquence d’échantillonnage élevée) et de scénario à grand nombre de contributeurs conduit à des estimateurs dont la complexité d’implémentation n’est pas compatible des puissances de calcul actuelles. Une approche alternative, et compatible des puissances de calcul actuelles, pour la qualification des performances haute résolution est l’utilisation des bornes inférieures d’estimation, principalement la borne de Cramèr-Rao déterministe. L’examen de la littérature courante (notamment les monographies de référence) sur la borne de Cramèr-Rao déterministe a fait apparaître des lacunes relatives à sa formulation dans le contexte radar qui nous intéresse, à savoir MIMO large bande, multisources, multiparamètres à observations multiples. En effet dans la littérature courante, les observations multiples sont définies comme des réalisations multiples indépendantes d’un même modèle d’observation, alors qu’en radar il s’agit en général de la combinaison de modèles d’observation différents (variation de la forme d’onde). Ce constat a motivé l’essentiel de ce travail, à savoir l’établissement d’une expression analytique générale de la borne de Cramèr-Rao déterministe MIMO large bande, multisources, multiparamètres à modèles d’observations multiples pour la qualification (asymptotique) des performances en estimation d’un radar actif. Ce travail fournit un outil de comparaison des performances haute-résolution des différentes formes d’onde, dont les nouvelles formes d’onde numériques. De façon générale, l’expression analytique générale de la borne de Cramèr-Rao obtenue fournit la base théorique pour le développement des futurs radars à haute résolution.The emergence of digital waveforms in radar and the enthusiasm of the scientific community for their versatility proven in telecom raise the question for radar engineers about improving operational performance by using these new waveforms, particularly in high-resolution scenarios. The results on the subject in open literature are promising, except that they are often based on theoretical models which are a little away from the operational reality or used in simplistic scenarios (e.g. the low number of sources taken into account). Indeed, taking into account a realistic observation model (wideband, high sampling frequency and multisource scenario) leads to estimators whose implementation complexity is not compatible with the computation power available nowadays. An alternative approach is the use of lower bounds on the mean square error of estimators, mainly the deterministic Cram´er-Rao bound. The review of the open literature (including reference books) on the deterministic Cramér-Rao bound reveals lacks in its formulation in the context of radar that interests us, namely MIMO wideband, multisource, multiparameter and multiple observations. Indeed, in the current literature, multiple observations are defined as multiple independent realizations of the same observation model, whereas in radar it is usually a combination of different observation models (waveforms change). This has motivated much of our work, namely the derivation of a general analytical expression for the Cram´er-Rao bound for deterministic MIMO wideband active radar. This work provides a tool for comparing the performance of different highresolution waveforms, including new digital waveforms. In general, the analytical expression of the general Cramér-Rao bound obtained provides the theoretical basis for the development of future high-resolution radar
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