La logique floue et le filtrage de Kalman étendu pour la localisation de mobile du réseau sans fil


Ce papier présente une combinaison de la logique floue et le filtre de Kalman étendu pour le suivi d'une station mobile dans un réseau sans fil. Plusieurs techniques de localisation mobiles ont été développées avec des degrés de précision et complexité variables. La technique classique d'utilisation du filtre de Kalman étendu (EKF) souffre des problèmes liés à la divergence du filtre et l'imperfection du modèle. Pour ce faire, un système d'inférence floue à base du modèle de Takagi-Sugeno d'ordre zéro utilisant l'innovation et sa variance-covariance comme entrées principales a été proposé. L'approche s'inspire aussi par le filtre de Kalman fédéré pour élaborer le nouveau estimateur flou. Les performances du filtre de Kalman étendu flou (FEKF) ont été comparées avec le filtre de Kalman étendu et contrôleur flou (EC). Les résultats témoignent de la faisabilité de notre approche et de la qualité de son estimation.