Estimation non linéaire basée sur la théorie des observateurs invariants

Jean-Philippe Condomines 1
1 DRONES - ENAC - Programme transverse Drones
ENAC - Ecole Nationale de l'Aviation Civile
Résumé : Le travail effectué au cours de cette étude vise à analyser une solution algorithmique d’estimation non linéaire récemment développée : l’IUKF (Invariant Unscented Kalman Filter). A l’instar des travaux menés il y a quelques années autour de l’IEKF (Invariant Extended Kalman Filter), les gains de correction de cet estimateur, construits pour être invariant, peuvent être obtenus en suivant les étapes de calcul propres au filtrage de type UKF (que celles-ci soient déclinées dans une forme factorisée ou non). Toutefois, l’intégration à la théorie des observateurs invariants d’une procédure de calcul des gains de correction qui suit un schéma algorithmique emprunté au filtrage de Kalman dit unscented, nécessite un certain nombre de d´développements méthodologiques. Nous commençons donc notre étude par une recherche bibliographique. Elle présente succinctement les d´développements méthodologiques permettant l’´élaboration des algorithmes UKF et EKF sous une forme invariante, sur la base de la théorie des observateurs invariants. Ces deux algorithmes sont ensuite exploites sur différents problèmes et comparés à leur forme standard
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[Rapport de recherche] RR-ENAC-2017-001, ENAC. 2017
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Contributeur : Laurence Porte <>
Soumis le : vendredi 13 janvier 2017 - 11:23:02
Dernière modification le : jeudi 16 novembre 2017 - 10:09:41
Document(s) archivé(s) le : vendredi 14 avril 2017 - 20:56:57

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Jean-Philippe Condomines. Estimation non linéaire basée sur la théorie des observateurs invariants. [Rapport de recherche] RR-ENAC-2017-001, ENAC. 2017. 〈hal-01434172〉

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