| contributor |
STSIE Fort d'Issy, 92131 Issy-les-Moulineaux
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| creator |
OLIVIER (C.)
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| date |
2005-07-22T09:07:17Z
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| 2005-07-22T09:07:17Z
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| 1994
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| description |
The initial knowledge about some parameter to be identified is a prior probability
distribution over some state space Q. This distribution is recursively updated
through parallel observation results, each observation being a binary detection
of the parameter in a specific subset of 0 with false alarms . Here is addressed
the optimal design of these observation subsets via an information theoretic
approach. It is shown that the theoretical problem is equivalent to a channel
capacity computation, if no constraints hold on the subsets shapes, and the
theoretical optimal design is found . Some clues are given on the practical use
and implementation of such an approach.
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| La connaissance initiale sur un paramètre à identifier est une loi de probabilité a priori sur un espace d'état ?. Cette loi est mise à jour récursivement en fonction de résultats d'observation parallèles, chaque observation étant une détection binaire de la présence du paramètre dans un sous-ensemble spécifique de ? avec des fausses alarmes. Le problème aborde ici est celui de la configuration optimale de ces sous-ensembles d'observation dans un contexte de théorie de l'information. Il est montré que le problème théorique est équivalent à un calcul de capacité de canal si la forme des sous-ensembles d'observation n'est pas contrainte, et la configuration théorique optimale déterminée. On s'intéresse ensuite à l'utilisation et à la mise en œuvre pratique d'une telle approche
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| format |
52628 bytes
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| application/pdf
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| identifier |
Traitement du Signal [Trait. Signal], 1994, Vol. 11, N° 6-NS, p. 465-476
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| 0765-0019 |