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Code and documentation update for ControledFunctionTest
[modules/adao.git] / doc / fr / ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
index 1a7b70aecd23ebd0ed7876e690969a43a5e40ea6..971c2c11de42d5baf3bf2f8fb1ab6b6e618d3bb9 100644 (file)
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-   Copyright (C) 2008-2019 EDF R&D
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    This file is part of SALOME ADAO module.
 
 Algorithme de calcul "*ExtendedKalmanFilter*"
 ---------------------------------------------
 
-Description
-+++++++++++
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo01.rst
 
 Cet algorithme réalise une estimation de l'état d'un système dynamique par un
-filtre de Kalman étendu, utilisant un calcul non linéaire de l'état et de
-l'évolution incrémentale (processus).
+filtre de Kalman étendu, utilisant un calcul non linéaire de l'observation
+d'état et de l'évolution incrémentale (processus). Techniquement, l'estimation
+de l'état est réalisée par les équations classiques du filtre de Kalman, en
+utilisant à chaque pas la jacobienne obtenue par linéarisation de l'observation
+et de l'évolution pour évaluer la covariance d'erreur d'état. Cet algorithme
+est donc plus coûteux que le Filtre de Kalman linéaire, mais il est par nature
+mieux adapté dès que les opérateurs sont non linéaires, étant par principe
+universellement recommandé dans ce cas.
+
+Conceptuellement, on peut représenter le schéma temporel d'action des
+opérateurs d'évolution et d'observation dans cet algorithme de la manière
+suivante, avec **x** l'état, **P** la covariance d'erreur d'état, *t* le temps
+itératif discret :
+
+  .. _schema_temporel_KF:
+  .. image:: images/schema_temporel_KF.png
+    :align: center
+    :width: 100%
+  .. centered::
+    **Schéma temporel des étapes en assimilation de données par filtre de Kalman étendu**
+
+Dans ce schéma, l'analyse **(x,P)** est obtenue à travers la "*correction*" par
+l'observation de la "*prévision*" de l'état précédent. On remarque qu'il n'y a
+pas d'analyse effectuée au pas de temps initial (numéroté 0 dans l'indexage
+temporel) car il n'y a pas de prévision à cet instant (l'ébauche est stockée
+comme pseudo-analyse au pas initial). Si les observations sont fournies en
+série par l'utilisateur, la première n'est donc pas utilisée.
+
+Ce filtre peut aussi être utilisé pour estimer (conjointement ou uniquement)
+des paramètres et non pas l'état, auquel cas ni le temps ni l'évolution n'ont
+plus de signification. Les pas d'itération sont alors liés à l'insertion d'une
+nouvelle observation dans l'estimation récursive. On consultera la section
+:ref:`section_theory_dynamique` pour les concepts de mise en oeuvre.
+
+Dans le cas d'opérateurs plus fortement non-linéaires, on peut utiliser un
+:ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter` ou un
+:ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`, qui sont largement plus
+adaptés aux comportements non-linéaires même si parfois plus coûteux. On peut
+vérifier la linéarité des opérateurs à l'aide d'un
+:ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
+
+.. index::
+    pair: Variant ; EKF
+    pair: Variant ; CEKF
 
-Dans le cas d'opérateurs réellement non-linéaires, on peut aisément utiliser
-l':ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter` ou
-l':ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`, qui sont souvent
-largement plus adaptés aux comportements non-linéaires mais plus coûteux. On
-peut vérifier la linéarité des opérateurs à l'aide de
-l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
+Le filtre de Kalman étendu peut tenir compte de bornes sur les états (la
+variante est nommée "CEKF", elle est recommandée et elle est utilisée par
+défaut), ou être conduit sans aucune contrainte (cette variante est nommée
+"EKF", et elle n'est pas recommandée).
 
-Commandes requises et optionnelles
-++++++++++++++++++++++++++++++++++
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo02.rst
 
-Les commandes requises générales, disponibles dans l'interface en édition, sont
-les suivantes:
+.. include:: snippets/Background.rst
 
-  .. include:: snippets/Background.rst
+.. include:: snippets/BackgroundError.rst
 
-  .. include:: snippets/BackgroundError.rst
+.. include:: snippets/EvolutionError.rst
 
-  .. include:: snippets/EvolutionError.rst
+.. include:: snippets/EvolutionModel.rst
 
-  .. include:: snippets/EvolutionModel.rst
+.. include:: snippets/Observation.rst
 
-  .. include:: snippets/Observation.rst
+.. include:: snippets/ObservationError.rst
 
-  .. include:: snippets/ObservationError.rst
+.. include:: snippets/ObservationOperator.rst
 
-  .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
 
-Les commandes optionnelles générales, disponibles dans l'interface en édition,
-sont indiquées dans la :ref:`section_ref_assimilation_keywords`. De plus, les
-paramètres de la commande "*AlgorithmParameters*" permettent d'indiquer les
-options particulières, décrites ci-après, de l'algorithme. On se reportera à la
-:ref:`section_ref_options_Algorithm_Parameters` pour le bon usage de cette
-commande.
+.. include:: snippets/BoundsWithNone.rst
 
-Les options de l'algorithme sont les suivantes:
+.. include:: snippets/ConstrainedBy.rst
 
-  .. include:: snippets/BoundsWithExtremes.rst
+.. include:: snippets/EstimationOf_State.rst
 
-  .. include:: snippets/ConstrainedBy.rst
+StoreSupplementaryCalculations
+  .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
 
-  .. include:: snippets/EstimationOf.rst
+  *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires,
+  qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
+  l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Leur
+  disponibilité implique, potentiellement, des calculs ou du stockage coûteux.
+  La valeur par défaut est donc une liste vide, aucune de ces variables n'étant
+  calculée et stockée par défaut (sauf les variables inconditionnelles). Les
+  noms possibles pour les variables supplémentaires sont dans la liste suivante
+  (la description détaillée de chaque variable nommée est donnée dans la suite
+  de cette documentation par algorithme spécifique, dans la sous-partie
+  "*Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme*") : [
+  "Analysis",
+  "APosterioriCorrelations",
+  "APosterioriCovariance",
+  "APosterioriStandardDeviations",
+  "APosterioriVariances",
+  "BMA",
+  "CostFunctionJ",
+  "CostFunctionJAtCurrentOptimum",
+  "CostFunctionJb",
+  "CostFunctionJbAtCurrentOptimum",
+  "CostFunctionJo",
+  "CostFunctionJoAtCurrentOptimum",
+  "CurrentIterationNumber",
+  "CurrentOptimum",
+  "CurrentState",
+  "ForecastCovariance",
+  "ForecastState",
+  "IndexOfOptimum",
+  "InnovationAtCurrentAnalysis",
+  "InnovationAtCurrentState",
+  "SimulatedObservationAtCurrentAnalysis",
+  "SimulatedObservationAtCurrentOptimum",
+  "SimulatedObservationAtCurrentState",
+  ].
 
-  StoreSupplementaryCalculations
-    .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
+  Exemple :
+  ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
 
-    Cette liste indique les noms des variables supplémentaires qui peuvent être
-    disponibles à la fin de l'algorithme. Cela implique potentiellement des
-    calculs ou du stockage coûteux. La valeur par défaut est une liste vide,
-    aucune de ces variables n'étant calculée et stockée par défaut. Les noms
-    possibles sont dans la liste suivante : ["APosterioriCorrelations",
-    "APosterioriCovariance", "APosterioriStandardDeviations",
-    "APosterioriVariances", "BMA", "CostFunctionJ", "CostFunctionJb",
-    "CostFunctionJo", "CurrentState", "Innovation"].
+.. include:: snippets/Variant_EKF.rst
 
-    Exemple :
-    ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "Innovation"]}``
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo04.rst
 
-Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme
-++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
+.. include:: snippets/Analysis.rst
 
-En sortie, après exécution de l'algorithme, on dispose d'informations et de
-variables issues du calcul. La description des
-:ref:`section_ref_output_variables` indique la manière de les obtenir par la
-méthode nommée ``get`` de la variable "*ADD*" du post-processing. Les variables
-d'entrée, mises à disposition de l'utilisateur en sortie pour faciliter
-l'écriture des procédures de post-processing, sont décrites dans
-l':ref:`subsection_r_o_v_Inventaire`.
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo05.rst
 
-Les sorties non conditionnelles de l'algorithme sont les suivantes:
+.. include:: snippets/Analysis.rst
 
-  .. include:: snippets/Analysis.rst
+.. include:: snippets/APosterioriCorrelations.rst
 
-Les sorties conditionnelles de l'algorithme sont les suivantes:
+.. include:: snippets/APosterioriCovariance.rst
 
-  .. include:: snippets/APosterioriCorrelations.rst
+.. include:: snippets/APosterioriStandardDeviations.rst
 
-  .. include:: snippets/APosterioriCovariance.rst
+.. include:: snippets/APosterioriVariances.rst
 
-  .. include:: snippets/APosterioriStandardDeviations.rst
+.. include:: snippets/BMA.rst
 
-  .. include:: snippets/APosterioriVariances.rst
+.. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
 
-  .. include:: snippets/BMA.rst
+.. include:: snippets/CostFunctionJAtCurrentOptimum.rst
 
-  .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
+.. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
 
-  .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
+.. include:: snippets/CostFunctionJbAtCurrentOptimum.rst
 
-  .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
+.. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
 
-  .. include:: snippets/CurrentState.rst
+.. include:: snippets/CostFunctionJoAtCurrentOptimum.rst
 
-  .. include:: snippets/Innovation.rst
+.. include:: snippets/CurrentIterationNumber.rst
 
-Voir aussi
-++++++++++
+.. include:: snippets/CurrentOptimum.rst
 
-Références vers d'autres sections :
-  - :ref:`section_ref_algorithm_KalmanFilter`
-  - :ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter`
-  - :ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`
+.. include:: snippets/CurrentState.rst
+
+.. include:: snippets/ForecastCovariance.rst
+
+.. include:: snippets/ForecastState.rst
+
+.. include:: snippets/IndexOfOptimum.rst
+
+.. include:: snippets/InnovationAtCurrentAnalysis.rst
+
+.. include:: snippets/InnovationAtCurrentState.rst
+
+.. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentAnalysis.rst
+
+.. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentOptimum.rst
+
+.. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
+
+.. ------------------------------------ ..
+.. _section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter_examples:
+
+.. include:: snippets/Header2Algo06.rst
+
+- :ref:`section_ref_algorithm_KalmanFilter`
+- :ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter`
+- :ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`
+
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo07.rst
+
+- [WikipediaEKF]_