13.9. Algorithme de calcul « ExtendedKalmanFilter »

13.9.1. Description

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’observation d’état et de l’évolution incrémentale (processus). Techniquement, l’estimation de l’état est réalisée par les équations classiques du filtre de Kalman, en utilisant à chaque pas la jacobienne obtenue par linéarisation de l’observation et de l’évolution pour évaluer la covariance d’erreur d’état. Cet algorithme est donc plus coûteux que le Filtre de Kalman linéaire, mais il est par nature mieux adapté dès que les opérateurs sont non linéaires, étant par principe universellement recommandé dans ce cas.

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 :

Fig. 13.1 Schéma temporel des étapes en assimilation de données par filtre de Kalman étendu

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.

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 Approfondir l’assimilation de données pour la dynamique pour les concepts de mise en oeuvre.

Dans le cas d’opérateurs plus fortement non-linéaires, on peut utiliser un Algorithme de calcul « EnsembleKalmanFilter » ou un Algorithme de calcul « UnscentedKalmanFilter », qui sont largement plus adaptés aux comportements non-linéaires même si parfois plus coûteux. On peut vérifier la linéarité des opérateurs à l’aide d’un Algorithme de vérification « LinearityTest ».

Le filtre de Kalman étendu peut tenir compte de bornes sur les états (la variante est nommée « CEKF », elle est recommandée et elle est utilisée par défaut), ou être conduit sans aucune contrainte (cette variante est nommée « EKF », et elle n’est pas recommandée).

13.9.2. Quelques propriétés notables des méthodes implémentées

Pour compléter la description on synthétise ici quelques propriétés notables, des méthodes de l’algorithme ou de leurs implémentations. Ces propriétés peuvent avoir une influence sur la manière de l’utiliser ou sur ses performances de calcul. Pour de plus amples renseignements, on se reportera aux références plus complètes indiquées à la fin du descriptif de cet algorithme.

Les méthodes d’optimisation proposées par cet algorithme effectuent une recherche locale du minimum, permettant en théorie d’atteindre un état localement optimal (par opposition à un état « globalement optimal »).

Les méthodes proposées par cet algorithme requièrent la dérivation de la fonction objectif ou de l’un des opérateurs. Cela nécessite que l’un au moins des opérateurs d’observation ou d’évolution soit différentiable voire les deux, et cela implique un temps de calcul supplémentaire dans le cas où les dérivées sont calculées numériquement par de multiples évaluations.

Les méthodes proposées par cet algorithme ne présentent pas de parallélisme interne, mais utilisent la dérivation numérique d’opérateur(s) qui est, elle, parallélisable. L’interaction potentielle, entre le parallélisme de la dérivation numérique, et le parallélisme éventuellement présent dans les opérateurs d’observation ou d’évolution intégrant les codes de l’utilisateur, doit donc être soigneusement réglée.

Les méthodes proposées par cet algorithme atteignent leur convergence sur un ou plusieurs critères statiques, fixés par des propriétés algorithmiques particulières. En pratique, il peut y avoir plusieurs critères de convergence actifs simultanément.

La propriété algorithmique la plus courante est celle des calculs directs, qui évaluent la solution à convergence sans itération contrôlable. Il n’y a aucun seuil de convergence à régler dans ce cas.

13.9.3. Commandes requises et optionnelles

Les commandes générales requises, disponibles en édition dans l’interface graphique ou textuelle, sont les suivantes :

Background: Vecteur. La variable désigne le vecteur d’ébauche ou d’initialisation, usuellement noté $\mathbf{x}^b$ . Sa valeur est définie comme un objet de type « Vector » ou « VectorSerie ». Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

BackgroundError: Matrice. La variable désigne la matrice de covariance des erreurs d’ébauche, usuellement notée $\mathbf{B}$ . Sa valeur est définie comme un objet de type « Matrix », de type « ScalarSparseMatrix », ou de type « DiagonalSparseMatrix », comme décrit en détail dans la section Conditions requises pour décrire des matrices de covariance. Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

EvolutionError: Matrice. La variable désigne la matrice de covariance des erreurs a priori d’évolution, usuellement notée $\mathbf{Q}$ . Sa valeur est définie comme un objet de type « Matrix », de type « ScalarSparseMatrix », ou de type « DiagonalSparseMatrix », comme décrit en détail dans la section Conditions requises pour décrire des matrices de covariance. Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

EvolutionModel: Opérateur. La variable désigne l’opérateur d’évolution du modèle, usuellement noté $M$ , qui décrit un pas élémentaire d’évolution dynamique ou itérative. Sa valeur est définie comme un objet de type « Function » ou de type « Matrix ». Dans le cas du type « Function », différentes formes fonctionnelles peuvent être utilisées, comme décrit dans la section Conditions requises pour les fonctions décrivant un opérateur. Si un contrôle $U$ est inclus dans le modèle d’observation, l’opérateur doit être appliqué à une paire $(X,U)$ .

Observation: Liste de vecteurs. La variable désigne le vecteur d’observation utilisé en assimilation de données ou en optimisation, et usuellement noté $\mathbf{y}^o$ . Sa valeur est définie comme un objet de type « Vector » si c’est une unique observation (temporelle ou pas) ou « VectorSerie » si c’est une succession d’observations. Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

ObservationError: Matrice. La variable désigne la matrice de covariance des erreurs a priori d’ébauche, usuellement notée $\mathbf{R}$ . Cette matrice est définie comme un objet de type « Matrix », de type « ScalarSparseMatrix », ou de type « DiagonalSparseMatrix », comme décrit en détail dans la section Conditions requises pour décrire des matrices de covariance. Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

ObservationOperator: Opérateur. La variable désigne l’opérateur d’observation, usuellement noté $H$ , qui transforme les paramètres d’entrée $\mathbf{x}$ en résultats $\mathbf{y}$ qui sont à comparer aux observations $\mathbf{y}^o$ . Sa valeur est définie comme un objet de type « Function » ou de type « Matrix ». Dans le cas du type « Function », différentes formes fonctionnelles peuvent être utilisées, comme décrit dans la section Conditions requises pour les fonctions décrivant un opérateur. Si un contrôle $U$ est inclus dans le modèle d’observation, l’opérateur doit être appliqué à une paire $(X,U)$ .

Les commandes optionnelles générales, disponibles en édition dans l’interface graphique ou textuelle, sont indiquées dans la Liste des commandes et mots-clés pour un cas d’assimilation de données ou d’optimisation. 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 Description des options d’un algorithme par « AlgorithmParameters » pour le bon usage de cette commande.

Les options sont les suivantes :

Bounds

Liste de paires de valeurs réelles. Cette clé permet de définir des paires de bornes supérieure et inférieure pour chaque variable d’état optimisée. Les bornes doivent être données par une liste de liste de paires de bornes inférieure/supérieure pour chaque variable, avec une valeur None chaque fois qu’il n’y a pas de borne. Les bornes peuvent toujours être spécifiées, mais seuls les optimiseurs sous contraintes les prennent en compte. Si la liste est vide, cela équivaut à une absence de bornes.

Exemple : {"Bounds":[[2.,5.],[1.e-2,10.],[-30.,None],[None,None]]}

ConstrainedBy

Nom prédéfini. Cette clé permet d’indiquer la méthode de prise en compte des contraintes de bornes. La seule disponible est « EstimateProjection », qui projette l’estimation de l’état courant sur les contraintes de bornes.

Exemple : {"ConstrainedBy":"EstimateProjection"}

EstimationOf

Nom prédéfini. Cette clé permet de choisir le type d’estimation à réaliser. Cela peut être soit une estimation de l’état, avec la valeur « State », ou une estimation de paramètres, avec la valeur « Parameters ». Le choix par défaut est « State ».

Exemple : {"EstimationOf":"State"}

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 », « EnsembleOfSimulations », « EnsembleOfStates », « ForecastCovariance », « ForecastState », « IndexOfOptimum », « InnovationAtCurrentAnalysis », « InnovationAtCurrentState », « SimulatedObservationAtCurrentAnalysis », « SimulatedObservationAtCurrentOptimum », « SimulatedObservationAtCurrentState », ].

Exemple : {"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}

Variant

Nom prédéfini. Cette clé permet de choisir l’une des variantes possibles pour l’algorithme principal. La variante par défaut est la version contrainte « CEKF » de l’algorithme original « EKF », et les choix possibles sont « EKF » (Extended Kalman Filter), « CEKF » (Constrained Extended Kalman Filter). Il est fortement recommandé de conserver la valeur par défaut.

Exemple : {"Variant":"CEKF"}

13.9.4. Informations et variables disponibles à la fin de l’algorithme

En sortie, après exécution de l’algorithme, on dispose d’informations et de variables issues du calcul. La description des Variables et informations disponibles en sortie indique la manière de les obtenir, par la méthode nommée get, depuis la variable « ADD » du post-processing en interface graphique, ou depuis le cas en interface textuelle. Les variables d’entrée, mises à disposition de l’utilisateur en sortie pour faciliter l’écriture des procédures de post-processing, sont décrites dans un Inventaire des informations potentiellement disponibles en sortie.

Sorties permanentes (non conditionnelles)

Les sorties non conditionnelles de l’algorithme sont les suivantes :

Analysis

Liste de vecteurs. Chaque élément de cette variable est un état optimal $\mathbf{x}^*$ en optimisation, une interpolation ou une analyse $\mathbf{x}^a$ en assimilation de données.

Exemple : xa = ADD.get("Analysis")[-1]

Ensemble des sorties à la demande (conditionnelles ou non)

L’ensemble des sorties (conditionnelles ou non) de l’algorithme, classées par ordre alphabétique, est le suivant :

Analysis

Liste de vecteurs. Chaque élément de cette variable est un état optimal $\mathbf{x}^*$ en optimisation, une interpolation ou une analyse $\mathbf{x}^a$ en assimilation de données.

Exemple : xa = ADD.get("Analysis")[-1]

APosterioriCorrelations

Liste de matrices. Chaque élément est une matrice de corrélations des erreurs a posteriori de l’état optimal, issue de la matrice $\mathbf{A}$ des covariances. Pour en disposer, il faut avoir en même temps demandé le calcul supplémentaire de ces covariances d’erreurs a posteriori identifié par le mot-clé « APosterioriCovariance ».

Exemple : apc = ADD.get("APosterioriCorrelations")[-1]

APosterioriCovariance

Liste de matrices. Chaque élément est une matrice $\mathbf{A}$ de covariances des erreurs a posteriori de l’état optimal.

Exemple : apc = ADD.get("APosterioriCovariance")[-1]

APosterioriStandardDeviations

Liste de matrices. Chaque élément est une matrice diagonale d’écarts-types des erreurs a posteriori de l’état optimal, issue de la matrice $\mathbf{A}$ des covariances. Pour en disposer, il faut avoir en même temps demandé le calcul supplémentaire de ces covariances d’erreurs a posteriori identifié par le mot-clé « APosterioriCovariance ».

Exemple : aps = ADD.get("APosterioriStandardDeviations")[-1]

APosterioriVariances

Liste de matrices. Chaque élément est une matrice diagonale de variances des erreurs a posteriori de l’état optimal, issue de la matrice $\mathbf{A}$ des covariances. Pour en disposer, il faut avoir en même temps demandé le calcul supplémentaire de ces covariances d’erreurs a posteriori identifié par le mot-clé « APosterioriCovariance ».

Exemple : apv = ADD.get("APosterioriVariances")[-1]

BMA

Liste de vecteurs. Chaque élément est un vecteur d’écart entre l’ébauche et l’état optimal.

Exemple : bma = ADD.get("BMA")[-1]

CostFunctionJ

Liste de valeurs. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d’écart $J$ choisie.

Exemple : J = ADD.get("CostFunctionJ")[:]

CostFunctionJAtCurrentOptimum

Liste de valeurs. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d’écart $J$ . A chaque pas, la valeur correspond à l’état optimal trouvé depuis le début.

Exemple : JACO = ADD.get("CostFunctionJAtCurrentOptimum")[:]

CostFunctionJb

Liste de valeurs. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d’écart $J^b$ , c’est-à-dire de la partie écart à l’ébauche. Si cette partie n’existe pas dans la fonctionnelle, sa valeur est nulle.

Exemple : Jb = ADD.get("CostFunctionJb")[:]

CostFunctionJbAtCurrentOptimum

Liste de valeurs. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d’écart $J^b$ , c’est-à-dire de la partie écart à l’ébauche. A chaque pas, la valeur correspond à l’état optimal trouvé depuis le début. Si cette partie n’existe pas dans la fonctionnelle, sa valeur est nulle.

Exemple : JbACO = ADD.get("CostFunctionJbAtCurrentOptimum")[:]

CostFunctionJo

Liste de valeurs. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d’écart $J^o$ , c’est-à-dire de la partie écart à l’observation.

Exemple : Jo = ADD.get("CostFunctionJo")[:]

CostFunctionJoAtCurrentOptimum

Liste de valeurs. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d’écart $J^o$ , c’est-à-dire de la partie écart à l’observation. A chaque pas, la valeur correspond à l’état optimal trouvé depuis le début.

Exemple : JoACO = ADD.get("CostFunctionJoAtCurrentOptimum")[:]

CurrentOptimum

Liste de vecteurs. Chaque élément est le vecteur d’état optimal au pas de temps courant au cours du déroulement itératif de l’algorithme d’optimisation utilisé. Ce n’est pas nécessairement le dernier état.

Exemple : xo = ADD.get("CurrentOptimum")[:]

CurrentState

Liste de vecteurs. Chaque élément est un vecteur d’état courant utilisé au cours du déroulement itératif de l’algorithme utilisé.

Exemple : xs = ADD.get("CurrentState")[:]

CurrentStepNumber

Liste d’entiers. Chaque élément est l’index du pas courant au cours du déroulement itératif, piloté par la série des observations, de l’algorithme utilisé. Cela correspond au pas d’observation utilisé. Remarque : ce n’est pas l’index d’itération courant d’algorithme même si cela coïncide pour des algorithmes non itératifs.

Exemple : csn = ADD.get("CurrentStepNumber")[-1]

EnsembleOfSimulations

Liste de vecteurs ou matrice. Chaque élément est une collection ordonnée de vecteurs d’état physique ou d’état simulé éventuellement observé $\mathbf{y}$ . Ce sont des sorties d’opérateur $H$ , c’est-à-dire des états d’observation simulés (nommés « snapshots » en terminologie de bases réduites). A chaque index de pas, il y a 1 état par colonne si cette liste est sous forme matricielle, ou 1 état par élément si c’est effectivement une liste. Important : la numérotation du support ou des points, sur lequel ou auxquels sont fournis une valeur d’état dans chaque vecteur, est implicitement celle de l’ordre naturel de numérotation du vecteur d’état, de 0 à la « taille moins 1 » de ce vecteur.

Exemple : {"EnsembleOfSimulations":[y1, y2, y3...]}

EnsembleOfStates

Liste de vecteurs ou matrice. Chaque élément est une collection ordonnée de vecteurs d’état physique ou d’état paramétrique $\mathbf{x}$ . Ce sont des entrées d’opérateur $H$ , c’est-à-dire des états courants avant observation. A chaque index de pas, il y a 1 état par colonne si cette liste est sous forme matricielle, ou 1 état par élément si c’est effectivement une liste. Important : la numérotation du support ou des points, sur lequel ou auxquels sont fournis une valeur d’état dans chaque vecteur, est implicitement celle de l’ordre naturel de numérotation du vecteur d’état, de 0 à la « taille moins 1 » de ce vecteur.

Exemple : {"EnsembleOfStates":[x1, x2, x3...]}

ForecastCovariance

Liste de matrices. Chaque élément est une matrice de covariance d’erreur sur l’état prévu par le modèle au cours du déroulement itératif temporel de l’algorithme utilisé.

Exemple : pf = ADD.get("ForecastCovariance")[-1]

ForecastState

Liste de vecteurs. Chaque élément est un vecteur d’état (ou un ensemble de vecteurs d’états selon l’algorithme) prévu(s) par le modèle au cours du déroulement itératif temporel de l’algorithme utilisé.

Exemple : xf = ADD.get("ForecastState")[:]

IndexOfOptimum

Liste d’entiers. Chaque élément est l’index d’itération de l’optimum obtenu au cours du déroulement itératif de l’algorithme d’optimisation utilisé. Ce n’est pas nécessairement le numéro de la dernière itération.

Exemple : ioo = ADD.get("IndexOfOptimum")[-1]

InnovationAtCurrentAnalysis

Liste de vecteurs. Chaque élément est un vecteur d’innovation à l’état analysé courant. Cette quantité est identique au vecteur d’innovation à l’état analysé dans le cas d’une assimilation mono-état.

Exemple : da = ADD.get("InnovationAtCurrentAnalysis")[-1]

InnovationAtCurrentState

Liste de vecteurs. Chaque élément est un vecteur d’innovation à l’état courant avant analyse.

Exemple : ds = ADD.get("InnovationAtCurrentState")[-1]

SimulatedObservationAtCurrentAnalysis

Liste de vecteurs. Chaque élément est un vecteur d’observation simulé par l’opérateur d’observation à partir de l’état courant, c’est-à-dire dans l’espace des observations. Cette quantité est identique au vecteur d’observation simulé à l’état courant dans le cas d’une assimilation mono-état.

Exemple : hxs = ADD.get("SimulatedObservationAtCurrentAnalysis")[-1]

SimulatedObservationAtCurrentOptimum

Liste de vecteurs. Chaque élément est un vecteur d’observation simulé par l’opérateur d’observation à partir de l’état optimal au pas de temps courant au cours du déroulement de l’algorithme d’optimisation, c’est-à-dire dans l’espace des observations.

Exemple : hxo = ADD.get("SimulatedObservationAtCurrentOptimum")[-1]

SimulatedObservationAtCurrentState

Liste de vecteurs. Chaque élément est un vecteur d’observation simulé par l’opérateur d’observation à partir de l’état courant, c’est-à-dire dans l’espace des observations.

Exemple : hxs = ADD.get("SimulatedObservationAtCurrentState")[-1]

13.9.5. Voir aussi

Références vers d’autres sections :

Références bibliographiques :

[WikipediaEKF]