Algorithme de calibration robuste dans un contexte de radio interférométrie

Résumé : Ce travail s'inscrit dans le contexte de la radio interférométrie où la calibration consiste à estimer les perturbations subies par le signal depuis son émission par une source jusqu'à sa réception par le réseau d'antennes. Pour tenir compte de la présence de valeurs aberrantes contribuant au bruit, nous modélisons ce dernier par un processus non Gaussien, un PAIS (processus aléatoire à invariance sphérique). Nous comparons l'algorithme itératif proposé basé sur le maximum de vraisemblance, pour lequel des expressions analytiques permettent d'estimer les paramètres inconnus, avec des techniques de calibration traditionnelles. Abstract – In radio interferometry, calibration amounts to estimate all the perturbation effects introduced along the signal propagation path until reception by the antenna array. In order to take into account outliers, we choose to model the noise by a non-Gaussian process, specifically by a SIRP (spherically invariant random process). We compare the proposed iterative algorithm based on the maximum likelihood estimator, where closed-form expressions are obtained, with state-of-the art calibration techniques.
Type de document :
Communication dans un congrès
26eme Colloque GRETSI Traitement du Signal & des Images, GRETSI 2017, Sep 2017, juan-les-pins, France
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Contributeur : Remy Boyer <>
Soumis le : lundi 24 juillet 2017 - 23:11:44
Dernière modification le : jeudi 13 septembre 2018 - 15:24:04

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Virginie Ollier, Mohammed Nabil El Korso, Rémy Boyer, Pascal Larzabal, Marius Pesavento. Algorithme de calibration robuste dans un contexte de radio interférométrie. 26eme Colloque GRETSI Traitement du Signal & des Images, GRETSI 2017, Sep 2017, juan-les-pins, France. 〈hal-01568174〉

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