Kalman Filtre: Modèles d'espace d'État

Cette séance de cours couvre le filtre Kalman, un algorithme récursif pour estimer l'état d'un système dynamique linéaire à partir d'une série de mesures bruyantes. Il explique les étapes de prédiction, de mise à jour et de filtrage du filtre Kalman, ainsi que le gain de Kalman et le problème de l'espace d'état. La séance de cours présente également le filtre Kalman étendu et le filtre Kalman non parfumé comme extensions pour les systèmes non linéaires. Les modèles de séries chronologiques, la représentation de l'espace d'état et des exemples pratiques sont discutés, soulignant l'importance des hypothèses de normalité et la minimisation des erreurs de prédiction.