04 - Coopération optimale de capteurs frustes

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/1884
Title: 04 - Coopération optimale de capteurs frustes
Author: OLIVIER (C.)
Abstract: La connaissance initiale sur un paramètre à identifier est une loi de probabilité a priori sur un espace d'état Ω. 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 Ω 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
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.
Subject: Théorie information; Loi probabilité; Commande adaptative; Estimation Bayes; Optimisation
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1994

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