New particle filtering methods. Application to terrain-aided inertial navigation

Nouvelles approches en filtrage particulaire. Application au recalage de la navigation inertielle

A. Murangira (1)

1 ONERA - The French Aerospace Lab [Palaiseau]

This thesis deals with the development of a mixture particle filtering algorithm for inertial navigation update via radar-altimeter measurements. This particle filter, the so-called MRPF (Mixture Regularized Particle Filter), combines mixture modelling of the posterior density, the regularized particle filter and the mean-shift clustering algorithm. A version adapted to the Rao-Blackwellized particle filter, the MRBPF (Mixture Rao-Blackwellized Particle Filter), is also presented. The main goal is to design a filter well suited to multimodal densities caused by terrain amibiguity. The use of mixture models enables us to introduce an alternative importance sampling procedure aimed at proposing samples in the high likelihood regions of the state space. A second research axis is concerned with the development of particle filtering integrity monitoring tools. A novel particle filter divergence sequential detector, based on change detection theory, is presented. The performances of the MRPF, MRBPF and the divergence detector are reported on several terrain navigation scenarios.

Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse concernent le développement et la mise en œuvre d'un algorithme de filtrage particulaire pour le recalage de la navigation inertielle par mesures altimétriques. Le filtre développé, le MRPF (Mixture Regularized Particle Filter), s'appuie à la fois sur la modélisation de la densité a posteriori sous forme de mélange fini, sur le filtre particulaire régularisé ainsi que sur l'algorithme mean-shiftclustering. Nous proposons également une extension du MRPF au filtre particulaire Rao-Blackwellisé appelée MRBPF (Mixture Rao-Blackwellized ParticleFilter). L'objectif est de proposer un filtre adapté à la gestion des multimodalités dues aux ambiguïtés de terrain. L'utilisation des modèles de mélange fini permet d'introduire un algorithme d'échantillonnage d'importance afin de générer les particules dans les zones d'intérêt. Un second axe de recherche concerne la mise au point d'outils de contrôle d'intégrité de la solution particulaire. En nous appuyant sur la théorie de la détection de changement, nous proposons un algorithme de détection séquentielle de la divergence du filtre. Les performances du MRPF, MRBPF, et du test d'intégrité sont évaluées sur plusieurs scénarios de recalage altimétrique.

Mots clés: PARTICLE FILTERING; TERRAIN NAVIGATION; MIXTURE MODELS; IMPORTANCE SAMPLING; MAXIMUM A POSTERIORI; INTEGRITY MONITORING; CHANGE DETECTION; CUSUM ALGORITHM; FILTRAGE PARTICULAIRE; RECALAGE ALTIMETRIQUE; MODELE MELANGE; MEAN-SHIFT CLUSTERING; ECHANTILLONNAGE IMPORTANCE; MAXIMUM POSTERIORI; TEST INTEGRITE

Domaines: Autre [cs.OH]

A. Murangira. Nouvelles approches en filtrage particulaire. Application au recalage de la navigation inertielle. Autre [cs.OH]. Université de Technologie de Troyes - UTT, 2014. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01018717⟩