Filtres adaptatifs rang faible : analyse de performances en grandes dimensions

Ce papier se place dans le cadre du filtrage d'un vecteur d'observation composé d'un signal d'intérêt corrompu par un bruit additif rang faible gaussien et un bruit blanc gaussien. Dans ce cadre, au lieu d'utiliser l'inverse de la matrice de covariance, on utilise un projecteur. Le signal filtré n'étant alors pas consistant en régime de grandes dimensions, on définit alors un nouveau filtre grâce aux outils de théorie des matrices aléatoires. Les performances de ces deux filtres en termes de perte en RSIB sont ensuite établies dans le régime de grandes dimensions. L'application de ces résultats au brouillage montre l'intérêt de notre approche.