Metadata
Author: springer
Data
English[en]
The main focus of the paper is on: (i) providing a clear picture of the principle and theory associated with subspace-based methods in the blind and semi-blind contexts; (ii) describing algorithmic solutions, sometimes based on novel results, that are suitable for carrying out the delicate likelihood optimization task associated withMl estimation.
French[fr]
L’article s’organise de manière suivante: on présente tout d’abord le principe des techniques sous-espace ainsi que les résultats théoriques essentiels concernant à la fois les contextes autodidacte et semi-autodidacte; dans un second temps, sont considérées des solutions algorithmiques, pour certaines utilisant des résultats très récents, permettant de mettre en ceuvre l’approche par maximum de vraisemblance avec un coût d’implémentation raisonnable.