Adaptation du Filtrage de JULIER et UHLMAN pour le Cas de Bruit d’Observation Quelconque

ROBINSON Matio Hobihery, RANDIMBINDRAINIBE Falimanana

Abstract


- Le problème de filtrage linéaire gaussien est résolu par le filtrage de Kalman. Dans le cas non linéaire, le filtrage de Kalman étendu (EFK) est la méthode classique de résolution. Le problème de forte non linéarité ou le problème de régularité de la fonction d’observation entraîne une inadaptation du filtrage EFK. Le filtrage de Uhlmann et Julier est une solution efficace avec une meilleure estimation du filtre. Dans cet article, une décomposition du bruit d’observation uniforme par mélange de bruit gaussien est proposée dans l’application du filtrage de Julier et Uhlmann.


Keywords


Filtrage non linéaire, Filtre de Kalman, Filtre EFK, Filtre UFK, Mélanges gaussiens,

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References


D. CHICOUCHE et al., « Filtre de Kalman Etendu pour la détection d’un défaut du rotor des machines asynchrone ». International Conference On Engineering Industrial and Manufacturing ICIEM, Algérie,2010.

Thierry CHONAVEL. « Amélioration du filtrage non linéaire dans les modèles d’état par réestimation de l’état passé ». 23ième édition du colloque GRETSI, Bordeaux, 2011.

L. COLLIN et al., « Base longue de surface et filtrage non linéaire pour une localisation sous-marine précise ». RTCLF, Metz France, oct. 1999.

L.COLLIN et al.. « Application de l’estimateur de Julier et Uhlmann à l’évaluation rapide du Taux Erreur Bit dans un système de transmission MIMO/OFDB » GRETSI, Toulouse France 2002.

S. JULIER et UHLMANN. « Unscented Filtering and Nonlinear Estimation ». Proceeding of the IEEE. Vol 92, n°3 march 2004

Serge PROSPERI. « Filtrage non linéaire en poursuite. Une approche par mélanges gaussiens ». Seizième colloque GRETSI, Grenoble, sept 97.

Frédéric ROTELLA. « Filtrage Optimal. Ecole National d’Ingénieurs de Tarbes ». 2003.

Michel VALADIER. « Sur le filtre de Kalman-Bucy en temps continu ». Revue française d’automatique, informatique, recherche opérationnelle. Mathématique, tome 6, n°2, p.9-22, 1972.

Anis ZIADI. « Particules gaussiennes déterministes en maximum de vraisemblance non-linéaire : application au filtrage optimal des signaux radar et GPS ». Thèse de doctorat de l’université Paul Sabatier, Toulouse, 2007.




DOI: http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v29.2.3672

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