Salome HOME
Updating documentation by review and snippets (3)
[modules/adao.git] / doc / fr / ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter.rst
1 ..
2    Copyright (C) 2008-2019 EDF R&D
3
4    This file is part of SALOME ADAO module.
5
6    This library is free software; you can redistribute it and/or
7    modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
8    License as published by the Free Software Foundation; either
9    version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
10
11    This library is distributed in the hope that it will be useful,
12    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
13    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
14    Lesser General Public License for more details.
15
16    You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
17    License along with this library; if not, write to the Free Software
18    Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
19
20    See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
21
22    Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
23
24 .. index:: single: UnscentedKalmanFilter
25 .. _section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter:
26
27 Algorithme de calcul "*UnscentedKalmanFilter*"
28 ----------------------------------------------
29
30 .. ------------------------------------ ..
31 .. include:: snippets/Header2Algo01.rst
32
33 Cet algorithme réalise une estimation de l'état d'un système dynamique par un
34 filtre de Kalman "unscented", permettant d'éviter de devoir calculer les
35 opérateurs tangent ou adjoint pour les opérateurs d'observation ou d'évolution,
36 comme dans les filtres de Kalman simple ou étendu.
37
38 Il s'applique aux cas d'opérateurs d'observation et d'évolution incrémentale
39 (processus) non-linéaires et présente d'excellentes qualités de robustesse et
40 de performances. Il peut être comparé à
41 l':ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter`, dont les qualités sont
42 similaires pour les systèmes non-linéaires.
43
44 Dans le cas d'opérateurs linéaires ou "faiblement" non-linéaire, on peut
45 aisément utiliser l':ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter` ou même
46 l':ref:`section_ref_algorithm_KalmanFilter`, qui sont souvent largement moins
47 coûteux en évaluation sur de petits systèmes. On peut vérifier la linéarité des
48 opérateurs à l'aide de l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
49
50 .. ------------------------------------ ..
51 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
52
53 .. include:: snippets/Background.rst
54
55 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
56
57 .. include:: snippets/EvolutionError.rst
58
59 .. include:: snippets/EvolutionModel.rst
60
61 .. include:: snippets/Observation.rst
62
63 .. include:: snippets/ObservationError.rst
64
65 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
66
67 .. ------------------------------------ ..
68 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
69
70 .. include:: snippets/BoundsWithExtremes.rst
71
72 .. include:: snippets/ConstrainedBy.rst
73
74 .. include:: snippets/EstimationOf.rst
75
76 .. include:: snippets/AlphaBeta.rst
77
78 StoreSupplementaryCalculations
79   .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
80
81   Cette liste indique les noms des variables supplémentaires qui peuvent être
82   disponibles à la fin de l'algorithme. Cela implique potentiellement des
83   calculs ou du stockage coûteux. La valeur par défaut est une liste vide,
84   aucune de ces variables n'étant calculée et stockée par défaut. Les noms
85   possibles sont dans la liste suivante : [
86   "APosterioriCorrelations",
87   "APosterioriCovariance",
88   "APosterioriStandardDeviations",
89   "APosterioriVariances",
90   "BMA",
91   "CostFunctionJ",
92   "CostFunctionJb",
93   "CostFunctionJo",
94   "CurrentState",
95   "Innovation",
96   ].
97
98   Exemple :
99   ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "Innovation"]}``
100
101 .. ------------------------------------ ..
102 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
103
104 .. include:: snippets/Analysis.rst
105
106 .. ------------------------------------ ..
107 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
108
109 .. include:: snippets/APosterioriCorrelations.rst
110
111 .. include:: snippets/APosterioriCovariance.rst
112
113 .. include:: snippets/APosterioriStandardDeviations.rst
114
115 .. include:: snippets/APosterioriVariances.rst
116
117 .. include:: snippets/BMA.rst
118
119 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
120
121 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
122
123 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
124
125 .. include:: snippets/CurrentState.rst
126
127 .. include:: snippets/Innovation.rst
128
129 .. ------------------------------------ ..
130 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
131
132 - :ref:`section_ref_algorithm_KalmanFilter`
133 - :ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`
134 - :ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter`
135
136 .. ------------------------------------ ..
137 .. include:: snippets/Header2Algo07.rst
138
139 - [WikipediaUKF]_