[en] We are living in a data deluge era where the dimensionality of the data gathered by inexpensive sensors is growing at a fast pace, whereas the availability of independent samples of the observed data is limited. Thus, classical statistical inference methods relying on the assumption that the sample size is large, compared to the observation dimension, are suffering a severe performance degradation. Within this context, this thesis focus on a popular problem in signal processing, the estimation of a parameter, observed through a linear model. This inference is commonly based on a linear filtering of the data. For instance, beamforming in array signal processing, where a spatial filter steers the beampattern of the antenna array towards a direction to obtain the signal of interest (SOI). In signal processing the design of the optimal filters relies on the optimization of performance measures such as the Mean Square Error (MSE) and the Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR). When the first two moments of the SOI are known, the optimization of the MSE leads to the Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE). When such statistical information is not available one may force a no distortion constraint towards the SOI in the optimization of the MSE, which is equivalent to maximize the SINR. This leads to the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) method. The LMMSE and MVDR are optimal, though unrealizable in general, since they depend on the inverse of the data correlation, which is not known. The common approach to circumvent this problem is to substitute it for the inverse of the sample correlation matrix (SCM), leading to the sample LMMSE and sample MVDR. This approach is optimal when the number of available statistical samples tends to infinity for a fixed observation dimension. This large sample size scenario hardly holds in practice and the sample methods undergo large performance degradations in the small sample size regime, which may be due to short stationarity constraints or to a system with a high observation dimension. The aim of this thesis is to propose corrections of sample estimators, such as the sample LMMSE and MVDR, to circumvent their performance degradation in the small sample size regime. To this end, two powerful tools are used, shrinkage estimation and random matrix theory (RMT). Shrinkage estimation introduces a structure on the filters that forces some corrections in small sample size situations. They improve sample based estimators by optimizing a bias variance tradeoff. As direct optimization of these shrinkage methods leads to unrealizable estimators, then a consistent estimate of these optimal shrinkage estimators is obtained, within the general asymptotics where both the observation dimension and the sample size tend to infinity, but at a fixed rate. That is, RMT is used to obtain consistent estimates within an asymptotic regime that deals naturally with the small sample size. This RMT approach does not require any assumptions about the distribution of the observations. The proposed filters deal directly with the estimation of the SOI, which leads to performance gains compared to related work methods based on optimizing a metric related to the data covariance estimate or proposing rather ad-hoc regularizations of the SCM. Compared to related work methods which also treat directly the estimation of the SOI and which are based on a shrinkage of the SCM, the proposed filter structure is more general. It contemplates corrections of the inverse of the SCM and considers the related work methods as particular cases. This leads to performance gains which are notable when there is a mismatch in the signature vector of the SOI. This mismatch and the small sample size are the main sources of degradation of the sample LMMSE and MVDR. Thus, in the last part of this thesis, unlike the previous proposed filters and the related work, we propose a filter which treats directly both sources of degradation.

[es] Estamos viviendo en una era en la que la dimensión de los datos, recogidos por sensores de bajo precio, está creciendo a un ritmo elevado, pero la disponibilidad de muestras estadísticamente independientes de los datos es limitada. Así, los métodos clásicos de inferencia estadística sufren una degradación importante, ya que asumen un tamaño muestral grande comparado con la dimensión de los datos. En este contexto, esta tesis se centra en un problema popular en procesado de señal, la estimación lineal de un parámetro observado mediante un modelo lineal. Por ejemplo, la conformación de haz en procesado de agrupaciones de antenas, donde un filtro enfoca el haz hacia una dirección para obtener la señal asociada a una fuente de interés (SOI). El diseño de los filtros óptimos se basa en optimizar una medida de prestación como el error cuadrático medio (MSE) o la relación señal a ruido más interferente (SINR). Cuando hay información sobre los momentos de segundo orden de la SOI, la optimización del MSE lleva a obtener el estimador lineal de mínimo error cuadrático medio (LMMSE). Cuando esa información no está disponible, se puede forzar la restricción de no distorsión de la SOI en la optimización del MSE, que es equivalente a maximizar la SINR. Esto conduce al estimador de Capon (MVDR). El LMMSE y MVDR son óptimos, pero no son realizables, ya que dependen de la inversa de la matriz de correlación de los datos, que no es conocida. El procedimiento habitual para solventar este problema es sustituirla por la inversa de la correlación muestral (SCM), esto lleva al LMMSE y MVDR muestral. Este procedimiento es óptimo cuando el tamaño muestral tiende a infinito y la dimensión de los datos es fija. En la práctica este tamaño muestral elevado no suele producirse y los métodos LMMSE y MVDR muestrales sufren una degradación importante en este régimen de tamaño muestral pequeño. Éste se puede deber a periodos cortos de estacionariedad estadística o a sistemas cuya dimensión sea elevada. El objetivo de esta tesis es proponer correcciones de los estimadores LMMSE y MVDR muestrales que permitan combatir su degradación en el régimen de tamaño muestral pequeño. Para ello se usan dos herramientas potentes, la estimación shrinkage y la teoría de matrices aleatorias (RMT). La estimación shrinkage introduce una estructura de los estimadores que mejora los estimadores muestrales mediante la optimización del compromiso entre media y varianza del estimador. La optimización directa de los métodos shrinkage lleva a métodos no realizables. Por eso luego se propone obtener una estimación consistente de ellos en el régimen asintótico en el que tanto la dimensión de los datos como el tamaño muestral tienden a infinito, pero manteniendo un ratio constante. Es decir RMT se usa para obtener estimaciones consistentes en un régimen asintótico que trata naturalmente las situaciones de tamaño muestral pequeño. Esta metodología basada en RMT no requiere suposiciones sobre el tipo de distribución de los datos. Los filtros propuestos tratan directamente la estimación de la SOI, esto lleva a ganancias de prestaciones en comparación a otros métodos basados en optimizar una métrica relacionada con la estimación de la covarianza de los datos o regularizaciones ad hoc de la SCM. La estructura de filtro propuesta es más general que otros métodos que también tratan directamente la estimación de la SOI y que se basan en un shrinkage de la SCM. Contemplamos correcciones de la inversa de la SCM y los métodos del estado del arte son casos particulares. Esto lleva a ganancias de prestaciones que son notables cuando hay una incertidumbre en el vector de firma asociado a la SOI. Esa incertidumbre y el tamaño muestral pequeño son las fuentes de degradación de los LMMSE y MVDR muestrales. Así, en la última parte de la tesis, a diferencia de métodos propuestos previamente en la tesis y en la literatura, se propone un filtro que trata de forma directa ambas fuentes de degradación.