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Filtres de Kalman réduits et efficaces pour l'assimilation de données en océanographieHoteit, Ibrahim 08 January 2001 (has links) (PDF)
Le filtre de Kalman étendu singulier évolutif (SEEK) et sa variante interpolée, appelée SEIK, ont été implémentés et testés avec succès dans plusieurs modèles océaniques. Cependant, ces deux filtres restent chers pour une océanographie opérationnelle. L'objectif principal de notre travail est de développer des formes dégradées des filtres SEEK et SEIK qui sont moins couteux mais aussi performants. Notre approche consiste essentiellement à simplifier l'évolution de la base de correction des filtres SEEK et SEIK, qui est la partie la plus chère de ces deux filtres. Pour améliorer les performances de nos filtres dans les périodes instables du modèle, nous introduisons tout d'abord les notions d'analyse EOFs locales et mixte dans le but d'augmenter la représentativité de la base de correction. Cela nous amène à construire une nouvelle variante du filtre SEEK avec une base de correction semi-évolutive partiellement locale. Nous présentons ensuite plusieurs schémas de réglage adaptatif des paramètres du filtre SEEK. Nous terminons enfin par une comparaison entre les performances des filtres SEEK et ROEK pour montrer l'intérêt de l'évolution de la base de correction, ce dernier étant aussi introduit pour compenser le caractère non-évolutif de la base EOFs locale. Nous avons implémenté tous nos filtres dans une configuration réaliste du modèle OPA dans l'océan Pacifique tropical. Leurs performances ont été étudiées avec des expériences jumelles. Le filtre SEIK est utilisé comme une référence pour la comparaison. Les résultats de ces expériences montrent que nos nouveaux filtres sont aussi performants que le filtre SEIK, mais peuvent être de 2 à 10 fois plus rapides.
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