Maximum-a-posteriori-schatter
Een maximum-a-posteriori-schatter, afgekort tot MAP-schatter is een schatter die sterk verwant is aan de meest aannemelijke schatter, maar die gebruikmaakt van een a-priori-kansverdeling. Daarom wordt de te schatten kansverdeling als a-posteriori-verdeling aangeduid. De methode wordt gebruikt voor het schatten van de a-posteriori-kansen van de toestanden en overgangen van een Markov-proces onder invloed van ruis. In de informatietheorie worden MAP-schatters gebruikt in soft-in/soft-out (SISO) decoders voor het iteratief decoderen van Turbocodes.
Hoewel bij de maximum-a-posteriori-methode, net als in de Bayesiaanse statistiek gebruikt wordt gemaakt van a-priori-kansen, wordt de MAP-schatter toch niet als een Bayesiaanse methode beschouwd.
Het algoritme is in 1974 door Lalit. R. Bahl, John Cocke, Frederick Jelinek en Josef Raviv gepubliceerd en staat ook wel bekend, naar de namen van de uitvinders, als het BCJR-algoritme.
Bronnen, noten en/of referenties:
- L. R. Bahl, J. Cocke, F. Jelinek, and J. Raviv, "Optimal decoding of linear codes for minimizing symbol error rate," IEEE Transactions Information Theory, vol. IT-20, pp. 284–287, maart 1974.
