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[modules/adao.git] / doc / fr / ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst

diff --git a/doc/fr/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst b/doc/fr/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
index 58ab95444493537fb32c7dc24c5ae8810ef9d9fa..9fc7dbe2a448fd07b7c0a74fe8c963f2c543225a 100644 (file)
--- a/doc/fr/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
+++ b/doc/fr/ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter.rst
@@ -34,9 +34,9 @@ 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).
 
-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
@@ -58,6 +58,15 @@ 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`.
 
+.. 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