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Quels sont les avantages de l’observabilité ?
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Comment accroître l’observabilité du système ?
On effectue une supervision pour accroître l’observabilité du système. En informatique, l’observabilité est une propriété de ce système, comme sa fonctionnalité ou sa testabilité. Plus précisément, la supervision consiste à observer les performances d’un système dans le temps.
Quelle est la différence entre la supervision et l’observabilité ?
La supervision et l’observabilité sont des concepts distincts qui dépendent l’un de l’autre. On effectue une supervision pour accroître l’observabilité du système. En informatique, l’observabilité est une propriété de ce système, comme sa fonctionnalité ou sa testabilité.
Past day
Claude Jauffret
Université de Toulon et du Var
MS/GESSY
BP 132,- 83 957 LA GARDE CEDEX
Email : jauffret@isitv.univ-tln.fr
Résumé - On établit le lien entre la notion déterministe d"observabilité et la matrice d"information de Fisher.
Plus précisemment, on montre que si cette dernière est inversible alors le paramètre concerné est observable
localement, quelle que soit la loi du bruit additif dans le modèle non lineaire.Abstract - The link between the determistic observabilty and the Fisher Information Matrix is established. More
precisely, we prove taht if that matrix is non singular, then the parameter of consideration is locally observable,
whatever the statistical law of noise be, in the nonlinear model.1. Formulation du problème
Considérons le problème de la régression
non-linéaire qui consiste à estimer un paramètre déterministe inconnu q (élément de d ) lorsque l"on dispose d"un vecteur de mesure X (élément de n ), problème défini par l"équation de mesure e eqS+=hX.Le vecteur
e représente le bruit additif de mesure ; le modèle liant les mesures à l"état q est donné sous la forme de la fonction déterministe h.La tentative d"estimation du paramètre
q ne peut être lancée que si auparavant on a su répondre à la question de l"observabilité de ce paramètre à partir de mesures non-bruitées ; plus précisemment, si l"on dispose de M, vecteur de mesures non-bruitées, et du modèle déterministe (ou fonction) h tels que )()(S=qhM, la question de l"observabilité de q se pose en termes d"injectivité de h. D"où une première définition :Definition 1
Le paramètre q est (simplement) observable en
0 qà partir de M si 00 qqqqqhh dPar extension, on définit aussi la notion
d"observabilité simple en tout point :Definition 2
Le paramètre q est (simplement) observable à partir de M si ())'()('',qqqqqqhh dRemarque :
Une condition nécessaire évidente à
l"observabilité simple est que nd£ ; cette condition est désormais supposée remplie dans le reste du papier.Il est licite de poser la définition en termes
d"injectivité locale de la fonction h. Dans ce cas, on aboutit à une autre définition :Definition 3
Le paramètre q est dit localement faiblement
observable en 0 qsi 000 00 qqqqqq qq hhUcontenantouvertU dRemarques :
a) Ces définitions sont issues de la caractérisation des systèmes dynamiques pour lesquels il existe d"autres notions d"observabilité lorsque le paramètre q varie dans le temps et qu"il faut tenir compte de toute la trajectoire )(tq[7]. b) Lorsque h est une fonction linéaire (en pratique une matrice), il y a confusion des deux définitions : (i) qest simplement observable observable en 0 q. (ii) q est localement faiblement observable en 0 q.La plupart du temps, l"analyse de
l"observabilité (simple ou locale) est une tâche2délicate et il est dit que l"observabilité est
garantie dès l"instant où la matrice d"information de Fisher, calculée sous l"hypothèse gaussienne en ce qui concerne e, est inversible [10]. Nous allons montrer que cette assertion est fausse.2. Matrice d"information de
Fisher (MIF)
Le vecteur e est désormais supposé admettre une densité de probabilité e p de support n . Ainsi le vecteur X admet lui même une densité de probabilité X p qui, bien que paramétrée par q, a un support ne dépendant pas de q. Cette dernière est donc définie par ))(()(:qxxx e hppp Xn X aLa vraisemblance de l"échantillon X notée
()q;XL n"est donc rien d"autre que la composition de la fonction (certaine) X p avec le vecteur aléatoire X.D"un point de vue analytique, on suppose que
e p et h sont partout différentiables sur n et d , respectivement. Nous définissons l"opérateur Jacobien par D dnnd hhhh h LMML 11 11La matrice d"information de Fisher relative au
paramètre q à estimer, évaluée au point 0 q, se définit comme la matrice de variance- covariance du Jacobien de la fonction log- vraisemblance, i.e.úûùêëéD=
0 000 0 0 qqqq qqqqXLLnXLLnEXLLnCovF
TT XRemarquons d"ailleurs que si
e est un vecteur Gaussien centré de matrice de variance-covariance eR (supposée non-singulière), alors
00 1 0 qqe qq T XNous nous proposons de donner une
expression analogue pour des densités de probabilité de e quelconques (pourvu que leurs supports soient nNous établissons dans un premier temps le
résultat suivant :Théorème 1
00 0 qqe qq T X où =T t ttpCovW ee e lnDémonstration :
D"après la définition de la densité de
probabilité de X, on a e )(;hzpLnzpLn X qe h vvpLn hzv-=La dérivée de la fonction log-vraisemblance
relativement au paramètre q est donc qe h vvpLnXLLn hXv-= Donc 0 )(0 qq q qee q h vvpLn vvpLnEhF hXvT TXQuant au terme médian,
.1 00 dzvpvvpLn vvpLnvvpLn vvpLnE n hzvTT qeeeee qLe changement de variable
0 qhzt-= conduit à l"expression annoncée : dzvpvvpLn vvpLn hzvT n 0 1 qeee dttpttpLn ttpLn n T eee 1 =T t ttpLnCov ee3Remarque :
Si e est gaussien, il est facile de vérifier que 1- ee RW.3. Quelques cas pathologiques
a) Premier contre-exemple :Considérons la mesure monodimensionnelle
e eqS+= 3 X (ici, n=d=1).L"équation de mesure sans bruit est donc
()S= 3 qM et le paramètre q est (simplement) observable en tout point.Sous l"hypothèse gaussienne, la MIF est
4 9qq= X F (on suppose que e est centré réduit). Donc ()q X F n"est pas inversible en 0=q.Commentaires:
1) Dans des cas semblables, on peut
montrer qu"il n"existe pas d"estimateur sans biais : la borne de Cramèr-Rao ne peut donc pas être l"inverse de la MIF.2) Ce cas se rencontre en traitement
d"antenne lorsqu"il s"agit d"estimer l"angle d"arrivée d"un source située dans l" " end- fire ». Il est d"ailleurs d"usage d"estimer les cosinus des angles (ou fréquences spatiales) pour lesquels l"information de Fisher n"est jamais nulle [11].3) La singularité de la MIF en certains
points de d pose problème lorsque l"on calcule l"estimé (pour des mesures gaussiennes) par la procédure numérique de Gauss-Newton dans laquelle le Hessien est approché par la MIF évaluée au point de l"itération courante. Le palliatif est alors l" "augmentation » de la MIF selon la méthode de Levenberg-Marquardt [12]. b) Second contre-exemple (tiré de [8]) :Considérons le vecteur de mesure
bidimensionnel .10,cossin 2121
Daa XXX ee qqq
Nous supposons encore que
2ICov=e
Sous l"hypothèse gaussienne, on a
ae-+= qqcos212aaaF X .Donc la MIF n"est jamais nulle et pourtant les paires ()',qq définies par a aveckk tttpqtpqsin2'2 donnent la même mesure sans bruit. Le paramètre q n"est donc pas simplement observable. Il est toutefois localement faiblement obervable.4. Analyse
Pour mener à bien l"analyse du lien entre
l"observabilité (en un certain sens) et l"inversibilité de la matrice d"information deFisher, on a besoin de quelques outils
basiques d"algèbre linéaire et de géométrie différentielle.Théorème 2
Soit A une ()dn´ matrice ()nd£. Sont
équivalents :
(i) AA T est inversible. (ii)S" une ()nn´ matrice réelle symétrique
non-singulière, SAA T est inversible. (iii) dARang=)(.Définition 2 [9]
Pour ()nd£,
nd h®: est une immersion en 0 q si le rang de 0 qq h est égal à d.Théorème 3 [9]
nd h®: est une immersion en 0 q s"il existe un ouvert 0 qUcontenant
0 q tel que le rang de q h est égal quel que soit q dans 0 q UCorollaire 1 [9]
Si nd h®: est une immersion en 0 q, alors h est localement injective, c"est-à-dire qu"il existe un ouvert 0 qUcontenant
0 q tel que nd UUh®Ì
00 q q est une injection.Remarques :
Evidemment, si h est une application
linéaire, 4 d 2121
qqqq hh
Donc, h est injective en un point, elle est
injective partout.5. Conclusion
Combinant les arguments précédemment
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