..
- Copyright (C) 2008-2019 EDF R&D
+ Copyright (C) 2008-2023 EDF R&D
This file is part of SALOME ADAO module.
Algorithme de calcul "*KalmanFilter*"
-------------------------------------
-Description
-+++++++++++
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo01.rst
Cet algorithme réalise une estimation de l'état d'un système dynamique par un
-filtre de Kalman.
+filtre de Kalman. Sous forme discrète, c'est un estimateur itératif (ou
+récursif) de l'état courant à l'aide de l'état précédent et des observations
+actuelles. Le temps (ou pseudo-temps) entre deux pas est celui qui sépare les
+observations successives. Chaque pas d'itération est composé de deux étapes
+successives dites classiquement de "*prédiction*" puis de "*correction*".
+L'étape de prédiction utilise un opérateur d'évolution incrémentale pour
+établir une estimation de l'état courant à partir de l'état estimé au pas
+précédent. L'étape de correction (ou de *mise à jour*) utilise les observations
+courantes pour améliorer l'estimation en corrigeant l'état prédit.
Il est théoriquement réservé aux cas d'opérateurs d'observation et d'évolution
incrémentale (processus) linéaires, même s'il fonctionne parfois dans les cas
"faiblement" non-linéaire. On peut vérifier la linéarité de l'opérateur
-d'observation à l'aide de l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
+d'observation à l'aide d'un :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
+
+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**
+
+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.
-En cas de non-linéarité, même peu marquée, on lui préférera
-l':ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`, ou
-l':ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter` et
-l':ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter` qui sont plus puissants.
+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.
-Commandes requises et optionnelles
-++++++++++++++++++++++++++++++++++
+En cas de non-linéarité des opérateurs, même peu marquée, on lui préférera un
+:ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`, ou un
+:ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter` et un
+:ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter` qui sont plus stables,
+supportent des bornes sur l'état, etc. On peut vérifier la linéarité des
+opérateurs à l'aide d'un :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
-Les commandes requises générales, disponibles dans l'interface en édition, sont
-les suivantes:
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo02.rst
- .. 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
-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/Header2Algo03AdOp.rst
-Les options de l'algorithme sont les suivantes:
+.. include:: snippets/EstimationOf_State.rst
- .. include:: snippets/EstimationOf.rst
+StoreSupplementaryCalculations
+ .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
- 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",
+ "CurrentOptimum",
+ "CurrentState",
+ "CurrentStepNumber",
+ "ForecastCovariance",
+ "ForecastState",
+ "IndexOfOptimum",
+ "InnovationAtCurrentAnalysis",
+ "InnovationAtCurrentState",
+ "SimulatedObservationAtCurrentAnalysis",
+ "SimulatedObservationAtCurrentOptimum",
+ "SimulatedObservationAtCurrentState",
+ ].
- 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"].
+ Exemple :
+ ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
- 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/CurrentOptimum.rst
-Voir aussi
-++++++++++
+.. include:: snippets/CurrentState.rst
-Références vers d'autres sections :
- - :ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`
- - :ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter`
- - :ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`
+.. include:: snippets/CurrentStepNumber.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_KalmanFilter_examples:
+
+.. include:: snippets/Header2Algo09.rst
+
+.. --------- ..
+.. include:: scripts/simple_KalmanFilter1.rst
+
+.. literalinclude:: scripts/simple_KalmanFilter1.py
+
+.. include:: snippets/Header2Algo10.rst
+
+.. literalinclude:: scripts/simple_KalmanFilter1.res
+ :language: none
+
+.. include:: snippets/Header2Algo11.rst
+
+.. _simple_KalmanFilter1_state:
+.. image:: scripts/simple_KalmanFilter1_state.png
+ :align: center
+ :width: 90%
+
+.. _simple_KalmanFilter1_variance:
+.. image:: scripts/simple_KalmanFilter1_variance.png
+ :align: center
+ :width: 90%
+
+.. --------- ..
+.. include:: scripts/simple_KalmanFilter2.rst
+
+.. literalinclude:: scripts/simple_KalmanFilter2.py
+
+.. include:: snippets/Header2Algo10.rst
+
+.. literalinclude:: scripts/simple_KalmanFilter2.res
+ :language: none
+
+.. include:: snippets/Header2Algo11.rst
+
+.. _simple_KalmanFilter2_state:
+.. image:: scripts/simple_KalmanFilter2_state.png
+ :align: center
+ :width: 90%
+
+.. _simple_KalmanFilter2_variance:
+.. image:: scripts/simple_KalmanFilter2_variance.png
+ :align: center
+ :width: 90%
+
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo06.rst
+
+- :ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`
+- :ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter`
+- :ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`
+
+.. ------------------------------------ ..
+.. include:: snippets/Header2Algo07.rst
+
+- [Welch06]_
+- [WikipediaKF]_