Estimation d'Un Système de Dispersion Et Localisation de Source
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Dans ce livre, nous abordons la localisation d'une source émettant un polluant dans un milieu de propagation selon le modèle d'advection-diffusion. Les paramètres d'advection sont supposés connus, alors que les paramètres de diffusion sont inconnus et difficilement mesurables. L'image du signal source déformé par la propagation est délivrée par un ensemble de capteurs spatialement repartis. Nous allons montrer que pour une classe de modèle, il est possible, après discrétisation par les différences finies, d'obtenir un modèle d'état discret où la matrice d'évolution A caractér...
Dans ce livre, nous abordons la localisation d'une source émettant un polluant dans un milieu de propagation selon le modèle d'advection-diffusion. Les paramètres d'advection sont supposés connus, alors que les paramètres de diffusion sont inconnus et difficilement mesurables. L'image du signal source déformé par la propagation est délivrée par un ensemble de capteurs spatialement repartis. Nous allons montrer que pour une classe de modèle, il est possible, après discrétisation par les différences finies, d'obtenir un modèle d'état discret où la matrice d'évolution A caractérise la propagation, la matrice B le placement de la source, et la matrice C l'architecture du réseau de capteurs. L'identification aveugle consistera alors à estimer A et B. La localisation se ramène ainsi à une procédure itérative d'estimation aveugle et de décision visant la maximisation d'un critère de localisation. Une méthode exploitant l'intercorrélation des observations et le schéma de propagation numérique permet la réduction de l'espace de recherche. L'utilisation du modèle de propagation dans les cas réels de surveillance de la pollution atmosphérique est également abordée.
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