PROJET ANR-12-MONU-OOO3 DIONISOS

DIONISOS: high DImensiONal statItistical Signal prOceSsing

Le projet DIONISOS financé par l'Agence Nationale de la Recherche dans le cadre du programme Modèles Numériques est un projet sur 4 ans (2012-2016). Les objectifs de ce projet sont de développer des techniques mathématiques issues de la théorie des grandes matrices aléatoires pour aborder des problèmes de traitement statistique du signal mettant en jeu des observations dont la (grande) dimension est du même ordre de grandeur que dans le nombre d'échantillons disponibles.

NEW: WE ORGANIZE A SUMMER SCHOOL on LARGE RANDOM MATRICES AND HIGH DIMENSIONAL SIGNAL PROCESSING, Telecom Paris-Tech, 7-8 June 2016

Début du projet DIONISOS: le 01/10/2012

Membres du projet DIONISOS

• Walid Hachem , CNRS / Télécom Paris-Tech.

• Romain Couillet, Supélec.

• Cristina Butucea , Université Paris-Est Marne La Vallée, Laboratoire LAMA, Paris.

• Djalil Chafai , Université Paris-Est Marne La Vallée, Laboratoire LAMA, maintenant à l'Université Paris-Dauphine, Laboratoire Ceremade

• Philippe Loubaton , Université Paris-Est Marne La Vallée, Laboratoire LIGM, Paris, coordonnateur.

• Florence Merlevède , Université Paris-Est Marne La Vallée, Laboratoire LAMA

• Jamal Najim , CNRS et Université Paris-Est Marne La Vallée, Laboratoire LIGM, Paris.

• Dirk Slock , Eurécom, Sophia Antipolis, France.

• Gia-Thuy Pham , doctorant au Laboratoire LIGM.

• Marwa Banna , post-doctorante au CNRS / Télécom Paris-Tech en 2015-2016.

Réunions diverses.

• Réunion de lancement le 28/09/2012

• Exposé technique informel sur les estimateurs des matrices de covariance obtenus par Toeplitzification le 20/11/2012

• 2 exposés techniques informels sur le comportement de la plus grande valeur singulière d'une matrice de Toeplitz symétrique les 18/12/2012 et 17/01/2013.

• Réunion d'avancement le 12/06/2013

• Présentation de certains résultats du projet le 23/10/2013 au Prof. L. Pastur qui est l'un des pères fondateurs de la théorie des grandes matrices aléatoires.

• Réunion d'avancement le 07/02/2014.

• Réunion d'avancement le 29/10/2014.

Sujet de la thèse de Gia-Thuy Pham

Thèse de Gia-Thuy Pham

Rayonnement du projet

• J. Vinogradova, R. Couillet, W. Hachem, "Statistical inference in large antenna arrays under unknown noise pattern", IEEE Trans. On Signal Processing, 61(22), 2013, pp. 5633-5645.

• P. Vallet, P. Loubaton, " Toeplitz rectification and DoA estimation with MUSIC, Proceedings ICASSP 2014.

• Romain Couillet and Frédéric Pascal, "Robust M-estimator of scatter for large elliptical samples", Actes du IEEE Workshop on Statistical Signal Processing, Gold Coast, Australie, 2014.

• J. Vinogradova, R. Couillet, and W. Hachem, "Estimation of large Toeplitz covariance matrices and application to source detection", actes de EUSIPCO 2014, Lisbon, Portugal.

• S. Bensaid, D. Slock, "Wiener filtering in the windowed DFT domain", actes de EUSIPCO 2014, Lisbon, Portugal.

• R.Couillet, W. Hachem, "Analysis of the limiting spectral measure of large random matrices of the separable covariance type", Random Matrices: Theory and Applications (RMTA) 03 (04), 2014, disponible sur Arxiv (arXiv:1310.8094)

• P. Vallet, P. Loubaton, X. Mestre " A statistical comparison between MUSIC and G-MUSIC, actes de ICASSP 2015

• G.T. Pham, P. Loubaton, P. Vallet, " Performance analysis of spatial smoothing schemes in the context of large arrays, actes de ICASSP 2015

• J. Vinogradova, R. Couillet, W. Hachem, "Estimation of Toeplitz covariance matrices in large dimensional regime with application to source detection, IEEE Transactions on Signal Processing, 63 (18), pages 4903-4913, September 2015, disponible sur Arxiv (arXiv:1403.1243)

• P. Vallet, X. Mestre, P. Loubaton, " A statistical comparison between MUSIC and G-MUSIC, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 63, no. 23, pp. 6407-6422, December 1 2015

• G.T. Pham, P. Loubaton, Applications of large empirical spatio-temporal covariance matrix in multipath channels detection, Signal Processing Conference (EUSIPCO), Nice, September 2015

• G.T. Pham, P. Loubaton, Performances des filtres de Wiener spatio-temporels entrainés: le cas des grandes dimensions, Actes du colloque Gretsi 2015, Lyon, Septembre 2015

• G.T. Pham, P. Loubaton, P. Vallet, " Performance analysis of spatial smoothing schemes in the context of large arrays, IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 64, no. 1, pp. 160-172, January 2016, also available on Arxiv (arXiv:1503.08196)

• G.T. Pham, P. Loubaton, "Optimization of the loading factor of regularized estimated spatial-temporal Wiener filters in large system case", Proc. of Statistical Signal Processing Workshop (SSP), Palma de Majorque, June 2016.

• W. Hachem, A. Hardy, J. Najim, " Large complex correlated Wishart matrices: The Pearcey kernel and expansion at the hard edge, J. of Electronic Prob. 21(2016), no. 1, 36 pp, arXiv:1507.06013

• W. Hachem, A. Hardy, J. Najim, " Large complex correlated Wishart matrices: Fluctuations and asymptotic independence at the edge, to appear in Annals of Probability, arXiv:1409.7548

• J. Najim, J.F. Yao" Gaussian fluctuations for linear spectral statistics of large random covariance matrices, Annals of Applied Probability, vol. 26, no. 3, pp. 1837-1887, 2016, arXiv:1309.3728

• C. Butucea, R. Zgheib, "Sharp minimax tests for large covariance matrices", Electronic J. of Statistics, vol. 10 (2016), pp. 1927-1972.

• P. Loubaton, "On the almost sure location of the singular values of certain Gaussian block-Hankel large random matrices", J. of Theoretical Probability, vol. 29, no. 4, pp. 1339-1443, December 2016, arxiv.1405.2006

• J. Najim, "Introduction à la théorie des grandes matrices aléatoires", Traitement du Signal, no. 2-3/2016, pp. 161-222, Numéro spécial Théorie des Matrices Aléatoires et Applications

• P. Vallet, P. Loubaton, X. Mestre, "Une méthode MUSIC adaptée aux grands réseaux de capteurs", Traitement du Signal, no. 2-3/2016, pp. 249-272, Numéro spécial Théorie des Matrices Aléatoires et Applications

• R. Couillet, "Estimation robuste et matrices aléatoires", Traitement du Signal, no. 2-3/2016, pp. 273-320, Numéro spécial Théorie des Matrices aléatoires et Applications

• P. Gouédard, P. Loubaton, "On the behaviour of the estimated fourth-order cumulants matrix of a high-dimensional Gaussian white noise", In Proc. 13th. Conf. on Latent Variable Analysis and Signal Separation, Grenoble, France, February 21-23, 2017, Lecture Notes in Computer Science 10169, pp. 269-278.

• P. Vallet, P. Loubaton, " On the performance of MUSIC with Toeplitz rectification in the context of large arrays, IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 65, no. 22, pp. 5848-5859, November 15, 2017. .