Responsable : Alexandre Renaux
alexandre.renaux@l2s.centralesupelec.fr

Le Groupe Modélisation et Estimation est l'un des deux groupes (avec le Groupe Problèmes Inverses) constituant le Pôle Signaux et Statistiques du L2S. Il est composé de 16 permanents (8 enseignants-chercheurs CentraleSupelec, 6 enseignants-chercheurs Université Paris-Sud et 2 chercheurs CNRS). La liste des membres permanents et non-permanents de notre groupe est disponible ici.

Nos thèmes de recherches en sciences de l’information concernent la modélisation, la représentation, l’estimation, et la décision. Il s’agit principalement du thème A du GDR-ISIS.

Nous animons le Séminaire Signal de l’Université Paris-Saclay dont le but est d’inviter des chercheurs reconnus ainsi que des étudiants autour du traitement du signal et de ses applications.

Nous nous intéressons aux outils méthodologiques avec une appétence pour les mathématiques de l’aléatoire, de l’algèbre et de l’optimisation ainsi qu’aux applications pour fournir des réponses aux grands défis sociétaux dans les domaines de la santé, de la production d’énergie, de la défense, de la finance, de la physique statistique et des communications sans-fils.

Plus spécifiquement, nous disposons d’un savoir-faire méthodologique dans les domaines suivants :
- Estimation paramétrique (robuste) et non-paramétrique
- Séries chronologiques fortement corrélées et/ou avec données manquantes
- Théorie des matrices aléatoires
- Statistiques en grandes dimensions
- Traitement du signal sur graphe
- Apprentissage statistique (machine learning)
- Méthodes de simulation stochastique
- Analyse statistique multivariées
- Algèbre multi-linéaire et traitement du signal tensoriel
- Systèmes différentiels stochastiques
- Mesures de l’information
- Planification d’expérience
- Analyse temps-fréquence

Concernant les champs d’applications pour lesquels nous développons ces outils, on peut citer :
- Le radar et le traitement d’antenne : environnements non-gaussiens,  calibration de grand réseaux de radiotélescope
- L’imagerie hyperspectrale
- Les énergies renouvelables : analyse de séries temporelles stochastiques appliquées données de vent, de houle ainsi qu'au photovoltaïque
- La détection et diagnostic de défauts pour la surveillance des systèmes complexes : défauts de roulement, signaux vibratoires, machine tournante, convertisseurs
- La santé : imagerie génétique, analyse multirésolution de signaux biologiques (ECG, cœur)
- La caractérisation de la courbe de charge électrique - détection et estimation des usages : identification et filtrage des systèmes différentiels stochastiques
- Les communications sans-fils : allocation de ressources par commande optimale de systèmes différentiels stochastiques, analyse des performances des réseaux MIMO à l’aide de la théorie des grandes matrices aléatoires

Quelques exemples d’applications sont disponibles ici.

Toutes ces recherches sont menées dans le cadre de collaborations locales (le GPI et le laboratoire SONDRA à CentraleSupelec, l'institut du cerveau et de la moelle de la pitié Salpétrière, le GEEPS de l’Université Paris-Sud, le LRI de l’Université Paris-Sud, le SATIE de l’ENS Cachan, le LEME de l’Université Paris-Ouest, le LTCI TelecomParisTech, etc), nationale (l’IRIT de l’Université de Toulouse, etc) et internationale (Université pontificale catholique du Chili, l’Université de Tulane, USA, Technion Israel, etc.)

Les membres de notre groupe sont également impliqués dans plusieurs institutions : 3 associates editors pour IEEE Transactions on Signal Processing, 1 associate editor pour le Chilean Journal of Statistics, 1 membre du Comité Technique Signal Processing Theory and Method de l’IEEE, 1 membre du Comité Technique Sensors Array Multichannel de l’IEEE, 1 chair et 1 membre du comité technique Theoretical and Methodological Trends in Signal Processing de l’EURASIP, 1 membre du comité technique Signal Processing for Multisensor Systems d’EURASIP, 2 membres du Conseil National des Universités section 61.