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Machine learningNonlinear Estimation

Filtre de Kalman non scellé

Le Filtre de Kalman non scellé (UKF) est un algorithme d'estimation d'état non linéaire qui approxime les systèmes non linéaires sans nécessiter de calcul explicite de Jacobien. Introduit par Julier et Uhlmann en 1997, l'UKF utilise la transformée non scellée — une méthode déterministe pour capturer les statistiques de moyenne et de covariance via un ensemble soigneusement choisi de points d'échantillonnage (points sigma) — le rendant plus précis que le Filtre de Kalman étendu pour les systèmes fortement non linéaires tout en évitant la charge computationnelle des calculs de dérivées.

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Sources

  1. Julier, S. J., & Uhlmann, J. K. (1997). A new method for the nonlinear transformation of means and covariances in filters and estimators. IEEE Transactions on Automatic Control, 45(3), 477-482. link
  2. Wan, E. A., & Van Der Merwe, R. (2000). The unscented Kalman filter for nonlinear estimation. Proceedings of the IEEE 2000 Adaptive Systems for Signal Processing, 153-158. link
  3. Sarkka, S. (2013). Bayesian Filtering and Smoothing. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9781139344203

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Unscented Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/control-theory/unscented-kalman-filter

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ScholarGateUnscented Kalman Filter (Unscented Kalman Filter). Consulté le 2026-06-17 sur https://scholargate.app/fr/control-theory/unscented-kalman-filter · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026