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Algorithme de calcul "*ExtendedKalmanFilter*"
---------------------------------------------
-Description
-+++++++++++
-
-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).
-
-Commandes requises et optionnelles
-++++++++++++++++++++++++++++++++++
-
-.. index:: single: Background
-.. index:: single: BackgroundError
-.. index:: single: Observation
-.. index:: single: ObservationError
-.. index:: single: ObservationOperator
-.. index:: single: Bounds
-.. index:: single: ConstrainedBy
-.. index:: single: EstimationOf
-.. index:: single: StoreInternalVariables
-.. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
-
-Les commandes requises générales, disponibles dans l'interface en édition, sont
-les suivantes:
-
- Background
- *Commande obligatoire*. Elle définit le vecteur d'ébauche ou
- d'initialisation, noté précédemment :math:`\mathbf{x}^b`. Sa valeur est
- définie comme un objet de type "*Vector*" ou de type "*VectorSerie*".
-
- BackgroundError
- *Commande obligatoire*. Elle définit la matrice de covariance des erreurs
- d'ébauche, notée précédemment :math:`\mathbf{B}`. Sa valeur est définie
- comme un objet de type "*Matrix*", de type "*ScalarSparseMatrix*", ou de
- type "*DiagonalSparseMatrix*".
-
- Observation
- *Commande obligatoire*. Elle définit le vecteur d'observation utilisé en
- assimilation de données ou en optimisation, et noté précédemment
- :math:`\mathbf{y}^o`. Sa valeur est définie comme un objet de type "*Vector*"
- ou de type "*VectorSerie*".
-
- ObservationError
- *Commande obligatoire*. Elle définit la matrice de covariance des erreurs
- d'ébauche, notée précédemment :math:`\mathbf{R}`. Sa valeur est définie
- comme un objet de type "*Matrix*", de type "*ScalarSparseMatrix*", ou de
- type "*DiagonalSparseMatrix*".
-
- ObservationOperator
- *Commande obligatoire*. Elle indique l'opérateur d'observation, noté
- précédemment :math:`H`, qui transforme les paramètres d'entrée
- :math:`\mathbf{x}` en résultats :math:`\mathbf{y}` qui sont à comparer aux
- observations :math:`\mathbf{y}^o`. Sa valeur est définie comme un objet de
- type "*Function*" ou de type "*Matrix*". Dans le cas du type "*Function*",
- différentes formes fonctionnelles peuvent être utilisées, comme décrit dans
- la section :ref:`section_ref_operator_requirements`. Si un contrôle
- :math:`U` est inclus dans le modèle d'observation, l'opérateur doit être
- appliqué à une paire :math:`(X,U)`.
-
-Les commandes optionnelles générales, disponibles dans l'interface en édition,
-sont indiquées dans la :ref:`section_ref_assimilation_keywords`. En particulier,
-la commande optionnelle "*AlgorithmParameters*" permet d'indiquer les options
-particulières, décrites ci-après, de l'algorithme. On se reportera à la
-:ref:`section_ref_options_AlgorithmParameters` pour le bon usage de cette
-commande.
-
-Les options de l'algorithme sont les suivantes:
-
- Bounds
- Cette clé permet de définir des bornes supérieure et inférieure pour chaque
- variable d'état optimisée. Les bornes doivent être données par une liste de
- liste de paires de bornes inférieure/supérieure pour chaque variable, avec
- une valeur extrême chaque fois qu'il n'y a pas de borne (``None`` n'est pas
- une valeur autorisée lorsqu'il n'y a pas de borne).
-
- Exemple : ``{"Bounds":[[2.,5.],[1.e-2,10.],[-30.,1.e99],[-1.e99,1.e99]]}``
-
- EstimationOf
- Cette clé permet de choisir le type d'estimation à réaliser. Cela peut être
- soit une estimation de l'état, avec la valeur "State", ou une estimation de
- paramètres, avec la valeur "Parameters". Le choix par défaut est "State".
-
- Exemple : ``{"EstimationOf":"Parameters"}``
-
- StoreInternalVariables
- Cette clé booléenne permet de stocker les variables internes par défaut,
- principalement l'état courant lors d'un processus itératif. Attention, cela
- peut être un choix numériquement coûteux dans certains cas de calculs. La
- valeur par défaut est "False".
-
- Exemple : ``{"StoreInternalVariables":True}``
-
- StoreSupplementaryCalculations
- 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 : ["APosterioriCovariance", "BMA",
- "Innovation"].
-
- Exemple : ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA","Innovation"]}``
-
-Voir aussi
-++++++++++
-
-Références vers d'autres sections :
- - :ref:`section_ref_algorithm_KalmanFilter`
- - :ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`
+.. ------------------------------------ ..
+.. 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'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
+
+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).
+
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo02.rst
+
+.. include:: snippets/Background.rst
+
+.. include:: snippets/BackgroundError.rst
+
+.. include:: snippets/EvolutionError.rst
+
+.. include:: snippets/EvolutionModel.rst
+
+.. include:: snippets/Observation.rst
+
+.. include:: snippets/ObservationError.rst
+
+.. include:: snippets/ObservationOperator.rst
+
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
+
+.. include:: snippets/BoundsWithNone.rst
+
+.. include:: snippets/ConstrainedBy.rst
+
+.. include:: snippets/EstimationOf_State.rst
+
+StoreSupplementaryCalculations
+ .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
+
+ *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",
+ ].
+
+ Exemple :
+ ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
+
+.. include:: snippets/Variant_EKF.rst
+
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo04.rst
+
+.. include:: snippets/Analysis.rst
+
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo05.rst
+
+.. include:: snippets/Analysis.rst
+
+.. include:: snippets/APosterioriCorrelations.rst
+
+.. include:: snippets/APosterioriCovariance.rst
+
+.. include:: snippets/APosterioriStandardDeviations.rst
+
+.. include:: snippets/APosterioriVariances.rst
+
+.. include:: snippets/BMA.rst
+
+.. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
+
+.. include:: snippets/CostFunctionJAtCurrentOptimum.rst
+
+.. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
+
+.. include:: snippets/CostFunctionJbAtCurrentOptimum.rst
+
+.. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
+
+.. include:: snippets/CostFunctionJoAtCurrentOptimum.rst
+
+.. include:: snippets/CurrentIterationNumber.rst
+
+.. include:: snippets/CurrentOptimum.rst
+
+.. 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]_
