Reduced minimax state estimation

Résumé : Nous introduisons une méthode de filtrage dédiée aux modèles de grande dimension et fondée sur une approche minimax réduite. La méthode repose sur une reformulation du problème de grande dimension en une équation différentielle algébrique de petite dimension sur laquelle un filtre minimax est appliqué. L'équation différentielle algébrique se décompose en une équation sur un état réduit et une contrainte algébrique linéaire. Cette dernier permet de borner des combinaisons linéaires des composantes du vecteur d'état réduit, ce qui élimine des instabilités potentiellement induites par la réduction. La méthode est robuste dans le sens où elle permet de traiter n'importe quelle erreur modèle et n'importe quelle erreur d'observation, pourvu que ces dernières soient bornées. Nous proposons une forme algorithmique qui permet d'appliquer le filtre à des modèles de grande dimension. L'algorithme calcule l'estimateur minimax ainsi que l'ensemble des états admissibles.
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Rapport
[Research Report] RR-7500, INRIA. 2010, pp.23
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Contributeur : Vivien Mallet <>
Soumis le : mercredi 29 décembre 2010 - 21:38:27
Dernière modification le : vendredi 25 mai 2018 - 12:02:03
Document(s) archivé(s) le : lundi 5 novembre 2012 - 15:02:08

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Vivien Mallet, Sergiy Zhuk. Reduced minimax state estimation. [Research Report] RR-7500, INRIA. 2010, pp.23. 〈inria-00550729〉

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