ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Auteurs : soumettez
votre article en ligne
Autres revues >>

Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 31/3-4 - 2014  - pp.383-400  - doi:10.3166/ts.31.383-400
TITRE
Critères BIC et AIC pour les chaînes de Markov cachées. Application aux communications numériques

TITLE
BIC and AIC criterion for Hidden Markov Chain. Application to numerical communication

RÉSUMÉ

Dans cet article, nous proposons de développer les critères d’Information d’Akaike (AIC) et Bayesien (BIC) pour sélectionner l’ordre des chaînes de Markov cachées (CMC) et pour la sélection de modèles CMC. Les critères de sélection asymptotiques d’Akaike (AIC) ou Bayesien (BIC) devant respecter l’indépendance des données, nous proposons dans le cas des modèles de Markov cachés d’appliquer les critères sur les données observées conditionnelles aux données cachées préalablement estimées. Les algorithmes de sélection de modèles et d’estimation aveugle sont par la suite développés dans le cadre des communications numériques large bande. Les performances de ces critères sont évaluées au regard de la taille de l’échantillon et de la forme du canal en termes de taux de bonne sélection et de taux d’erreur binaire. En particulier, la pertinence de l’estimation aveugle avec sélection de modèles est comparée à l’estimation aveugle de modèles combinés.



ABSTRACT

This paper aims at developing both the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC) for selecting the order of hidden Markov Chain (HMC) and for selecting HMC parametric models. Since AIC and BIC selection methods require the independence of the data, the proposed AIC and BIC methods are based on the observed data and the estimated hidden process. Order selection algorithms and model selection algorithms coupled to blind estimation methods are subsequently studied in the frame of wide band communication systems. Performances of algorithms are assessed with respect to both the size of the samples and the shape of the channel in terms of root mean square error of the channel and of bit error rate. Finally, the relevance of the blind estimation joint to a model selection is compared to the blind estimation of combined models.



AUTEUR(S)
Noura DRIDI, Yves DELIGNON, Wadih SAWAYA

MOTS-CLÉS
chaînes de Markov cachées, AIC, BIC, estimation du canal

KEYWORDS
hidden Markov chain, AIC, BIC, channel estimation

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 7.5 €
• Non abonné : 15.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (372 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
made by WAW Lavoisier