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filtre de Kalman étendu, utilisant un calcul non linéaire de l'état et de
l'évolution incrémentale (processus).
-Conceptuellement, on peut représenter le schéma temporel d'action de
-l'opérateur d'évolution de cet algorithme de la manière suivante, avec **x**
-l'état et **P** la covariance d'erreur d'état :
+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 et **P** la covariance d'erreur d'état :
.. _schema_temporel_KF:
.. image:: images/schema_temporel_KF.png
peut vérifier la linéarité des opérateurs à l'aide de
l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
+.. index::
+ pair: Variant ; EKF
+ pair: Variant ; CEKF
+
+On fait une différence entre le filtre de Kalman étendu tenant compte de
+bornes sur les états (la variante nommée "CEKF", qui est recommandée et qui est
+utilisée par défaut), et le filtre de Kalman étendu conduit sans
+aucune contrainte (la variante nommée "EKF", qui n'est pas recommandée).
+
.. ------------------------------------ ..
.. include:: snippets/Header2Algo02.rst
.. ------------------------------------ ..
.. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
-.. include:: snippets/BoundsWithExtremes.rst
+.. include:: snippets/BoundsWithNone.rst
.. include:: snippets/ConstrainedBy.rst
"CurrentIterationNumber",
"CurrentOptimum",
"CurrentState",
+ "ForecastCovariance",
"ForecastState",
"IndexOfOptimum",
"InnovationAtCurrentAnalysis",
Exemple :
``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "CurrentState"]}``
+.. include:: snippets/Variant_EKF.rst
+
.. ------------------------------------ ..
.. include:: snippets/Header2Algo04.rst
.. include:: snippets/CurrentState.rst
+.. include:: snippets/ForecastCovariance.rst
+
.. include:: snippets/ForecastState.rst
.. include:: snippets/IndexOfOptimum.rst