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  • Filtrage non linéaire en temps discret Application du filtre particulaire avec un bruit d’observation uniforme
    Mada-ENELSA Vol 1, 2013, pp 10-17

    Auteurs : Matio ROBINSON, Yvon ANDRIANAHARISON, Falimanana
    RANDIMBINDRAINIBE

    Mots-clefs :- Filtrage non linéaire, filtre particulaire, Bootstrap, approximation de Monte Carlo, chaîne de Markov.

    [FRS] Cet article développe la méthode de Monte Carlo séquentielle ou la méthode particulaire pour le filtrage non linéaire non nécessairement gaussien. Le filtre particulaire nécessite des hypothèses assez complexes dans son élaboration. Néanmoins, avec un bruit uniforme dans l’équation d’observation, on
    justifie aisément la nécessité de redistribution des particules pour avoir une approximation plus vraisemblable.

    [ENG] This paper develops the Monte Carlo sequential method or particulate method for non linear filtering not necessarily Gaussian. The particulate filter requires hypothesis rather complex in its development.
    Nevertheless, with an uniform noise in the observation equation, it easily justifies the need of redistribution of particles to have a more probable approximation.

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