@InProceedings{2015_boyer372,
	author = "Guillaume Bouleux and Remy Boyer",
	title = "Acquisition Comprimée intégrant une Connaissance Partielle du Modèle d'Observation: Analyse Asymptotique",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0289",
	pages = "p. 1157-1160",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_boyer372.pdf",
	abstract = "De nombreux contextes applicatifs d'importance présupposent une connaissance partielle des paramètres du modèle d'observation issus de mesures réalisées au préalable. Le modèle d'observation est alors composé d'un signal d'intérêt, d'un signal interférence partiellement connu et d'un bruit additif. Ce travail propose dans le cadre de l'acquisition comprimée, une étude asymptotique des performances d'estimation du vecteur parcimonieux des amplitudes pour les estimateurs parcimonieux exploitant par déflation la connaissance a priori du sous-espace "interference". Sous ces hypothèses, nous proposons l'expression de la Borne de Cramér-Rao Moyennée (BCRM) dans un contexte asymptotique c'est-à-dire lorsque le nombre de mesures et le valeurs non-nulles d'amplitude croient avec un ratio asymptotiquement constant. L'expression qui en résulte est particulièrement compacte en terme d'implémentation et d'interprétation et est valable pour tout type de prior sur le vecteur d'amplitudes. Enfin, quelques simulations numériques illustrent l'intérêt de la borne Bayesienne proposée au regard des estimateurs parcimonieux de l'état de l'art..pdf",
}