Traitement de l'information et modélisation

TAP - Techniques Avancées Particulaires

Objectif

Concevoir et évaluer des méthodes de filtrage non linéaires particulaires robustes pour la navigation.

Apport Onera

Dans certains contextes où la mesure est fortement non-linéaire, les filtres classiques comme le filtre de Kalman sont inefficaces. Les filtres non-linéaires, dits particulaires, estiment l’état recherché via une approximation de la densité de l’état (positions candidates de l’engin) à base de tirages Monte Carlo. Ces filtres sont particulièrement attractifs car ils sont peu sensibles à la dimension de l’état. Cependant, les versions académiques de ce filtre sont peu robustes. Depuis 2000, l’Onera développe des algorithmes particulaires robustes aux bruits de mesure et à la modélisation de la dynamique. Ces nouveaux filtres représentent la densité de l’état par une décomposition fonctionnelle adaptée. Ils sont validés théoriquement (convergence) et les algorithmes sont accélérés de manière à les rendre utilisables en temps réel. Ils ont été appliqués à la navigation par corrélation de terrain (altimétrie, gravimétrie) et au GPS (Global Positioning Sytem) dans des contextes sévères où les méthodes classiques sont inopérantes.

IllustrationS

• Recalage de navigation
• Trajectographie
• Réception GPS

Mis à jour le 15 décembre 2005 - © ONERA 2009 - Crédits et conditions d'utilisation