Utilisation de l'entropie de Shannon pour l'optimisation de systèmes
Résumé
Cette contribution traite de l’optimisation des systèmes de détection binaire. L’utilisation du critère de Bayes pour l’optimisation consiste à comparer le rapport de vraisemblance à un seuil constant défini a priori. La justification de ce seuil n’est jamais réalisée. Tout au plus, une justification a posteriori basée sur les résultats obtenus est faite. Nous proposons une optimisation du système sur la base d’un critère entropique. L’optimisation d’un composant élémentaire de détection consiste alors à appliquer un seuil variable dépendant des probabilités a posteriori au rapport de vraisemblance. Nous proposons un algorithme du gradient permettant de trouver ce seuil.