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Fusion de capteurs potentiellement défaillants par filtrage particulaire

Abstract

Cet article s'intéresse à l'estimation bayésienne d'un vecteur d'état à l'aide de données multicapteur obtenues séquentiellement, en considérant que les capteurs sont potentiellement défaillants. Un état augmenté avec les variables indicatrices de validité et les coefficients de fiabilité de chaque capteur est estimé par un algorithme de Monte Carlo séquentiel (aussi appelé filtre particulaire). Une attention particulière est portée au choix des fonctions d'importance. Un exemple est fourni montrant l'amélioration de l'estimation en présence de capteurs défaillants par rapport à un filtre particulaire classique

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