Brevet FR2895073A1 — publié le 20070622

Dispositif d'hybridation en boucle fermee avec surveillance de I'integrite des mesures L'invention concerne un dispositif d'hybridation en boucle fermee. En particulier, ('invention s'applique a un dispositif d'hybridation embarque sur un porteur utilisant des informations fournies par une centrale inertielle et par un systeme de navigation par satellite, comme par exemple un systeme GPS. Les porteurs comme Ies aeronefs ou encore les bateaux disposent de nombreux systemes de navigation. Parmi ces moyens de navigations, on peut notamment citer les centrales inertielles, les systemes de radio-navigation utilisant les signaux delivres par des satellites, on designe ces systemes par I'acronyme G.N.S.S. (de I'anglo-saxon Global Navigation Satellite System), les barn-altimetres et les anemometres. Une centrale inertielle fournit des informations peu bruitees et precises a court terme. Cependant, sur le long terme, les performances en localisation d'une centrale inertielle se degradent, plus ou moins vite en fonction de la qualite des capteurs et des traitements utilises par la centrale. Les defauts des capteurs (accelerometres, gyrometres) qui composent I'equipement sont en grande partie responsables de cette degradation. Les informations acquises aupres d'un systeme de navigation par satellite sont quanta elles tres peu susceptibles de deriver sur le long terme. En revanche, les donnees transmises par un systeme de navigation par satellite sont d'une precision variable et sont souvent bruitees. Les systemes de navigation hybride utilisent notamment les donnees provenant d'un systeme de navigation par satellite et d'une centrale inertielle pour delivrer en outre des informations de position et de vitesse relatives au porteur. La surveillance de I'integrite des systemes de navigation hybride est generalement realisee grace a un banc de filtres de Kalman en parallele. Ces filtres realisent I'hybridation entre les informations issues du systeme de navigation par satellite et la centrale inertielle. Un des filtres du banc de filtres en parallele, designe par le terme de filtre principal, utilise toutes les mesures GNSS appelees pseudo-mesures et informations dont it dispose. Les autres filtres, dit secondaires, du banc de filtres en parallele ne font usage que d'une partie seulement des mesures et informations disponibles. Si une panne survient au niveau d'une mesure satellite, celle-ci ne sera pas vue par le filtre ne recevant pas cette mesure : ce filtre restera donc integre. Toutefois, I'utilisation de cette architecture s'avere problematique Iorsque I'on souhaite realliser une hybridation en boucle fermee, c'est-a-dire Iorsque lion souhaite appliquer directement les corrections calculees par le filtre Kalman au niveau du dispositif de calculs inertiels appele plate forme virtuelle de la centrale inertielle. En effet, la presence d'une panne satellite se repercute alors directement sur les mesures inertielles. La plate forme virtuelle est alors polluee par des corrections erronees du fait de ('utilisation de mesures provenant d'un satellite defaillant pour ('elaboration des corrections. II est en outre possible d' entretenir autant de plates formes virtuelles qu'il y a de filtres de Kalman ce qui necessite de nombreux calculs. Ce probleme n'apparait pas cependant pour une hybridation en boucle ouverte ou aucune correction provenant du filtre de Kalman n'est appliquee directement sur la plate forme virtuelle. Mais, dans certains cas, par exemple bisque la qualite des capteurs inertiels ne permet pas de maintenir les erreurs inertielles modellisees par le filtre de Kalman dans un domaine lineaire, une architecture requierant une hybridation en boucle fermee s'avere indispensable. L'invention a notamment pour but de pallier les inconvenients precites. A cet effet, !'invention a pour objet A cet effet, ('invention a pour objet un dispositif d'hybridation en boucle fermee comportant un banc de filtres de Kalman, une plateforme virtuelle, un dispositif de calcul de pseudomesures estimees a priori. Le dispositif regoit en entree des increments inertiels, des pseudo-mesures et delivre en sortie des mesures inertielles calculees par la plateforme virtue! auxquelles sont appliquees des corrections. Le banc de filtres de Kalman comporte : un filtre de Kalman principal adapte au calcul des corrections a appliquer aux mesures inertielles a partir de I'ensemble des pseudo-35 mesures disponibles ; au moins un nombre n de filtres de Kalman secondaires, n etant au egal au nombre de pseudo-mesures disponibles, chaque filtre de Kalman secondaire etant adapte au calcul des corrections a appliquer aux mesures inertielles a partir d'un sous-ensemble des pseudo- mesures disponibles. Les corrections proviennent : - soit du filtre de Kalman principal lorsqu'aucune pseudo-mesure n'est declaree erronee ; soit du filtre de Kalman secondaire non affecte par une pseudo- mesure erronee ; Les corrections sont appliquees simultanement aux mesures inertielles et a ('entree de tous les autres filtres de Kalman du banc de filtres de Kalman. Dans un mode de realisation, une pseudo-mesure est declaree erronee lorsqu'il existe un filtre de kalman secondaire proposant des corrections differentes des autres filtres de Kalman secondaires, ladite difference etant superieure a un seuil fixe. Par exemple, une pseudo-mesure est declaree erronee lorsqu'iI existe un filtre de kalman secondaire proposant des corrections differentes des autres filtres de Kalman secondaires, ladite difference etant identifiee par la methode de separation du maximum de vraisemblance. Dans un autre mode de realisation, a un instant tn, pour un entier j compris entre 1 et n, pour un entier k compris entre 1 et n, le vecteur d'etat estime Xjn/n par le j1e"'e filtre de Kalman comportant les estimations des erreurs commises sur les mesures inertielles notees Gn, le kieR1e filtre de Kalman fournissant les corrections a la plateforme virtuelle, les corrections etant egales a Xkn,n, les mesures inertielles corrigees sont egales a ('instant to a la difference entre les mesures inertielles et ('estimation Xknin, les corrections etant egalement transmises simultanement aux autres filtres de Kalman, ceux-ci s'ajustant en soustrayant a leur estimation Xjn,n ('estimation Xkn,n du filtre de Kalman utilise pour generer les corrections. A un instant tn, avec un entier k, la correction peut etre calculee en 35 soustrayant a ('estimation Xn/n de I'erreur toutes les corrections deja appliquees entre I'instant to+1 et I'instant tn+k_1. Les pseudo-mesures peuvent titre calculees a partir des mesures inertielles corrigees auxquelles on retranche I'estimation Xn,n_1 de I'erreur. L'invention a notamment pour avantages de permettre d'eviter la demultiplication des calculs inertiels extremement lourds en terme de taux de charge processeur, en evitant d'entretenir autant de dispositif de calculs inertiels que de filtres d'hybridation secondaires. D'autres caracteristiques et avantages de ('invention apparaltront a I'aide de la description qui suit faite en regard des dessins annexes qui representent : • la figure 1, un dispositif d'hybridation en boucle fen-nee selon I'etat de ('art , • la figure 2, un dispositif d'hybridation en boucle fermee selon I'invention • Ia figure 3, I'envoi des corrections calculees par le filtre de Kalman utilise pour corriger la plateforme virtuelle vers la plateforme virtuelle et vers les autres filtres de Kalman dans une d'hybridation en boucle fermee selon ('invention ; • Ia figure 4a, les corrections proposees par chaque filtre de Kalman du banc de filtres cle Kalman avant I'application de la correction provenant d'un des filtres de Kalman sur les mesures inertielles; • la figure 4b, les corrections proposees par chaque filtre de Kalman du banc de filtres de Kalman apres I'application des corrections issues du k'eme filtre de Kalman sur les mesures inertielles. La figure 1 montre un dispositif d'hybridation en boucle fermee 4 selon I'etat de ('art. Sur I'exemple de la figure 1, le dispositif d'hybridation en boucle fermee 4 utilise des informations fournies par une centrale inertielle et par un systeme de navigation par satellite. Une centrale inertielle comporte un ensemble de capteurs gyrometriques et accelerometriques associe a des moyens de traitement. Le dispositif d'hybridation en boucle fermee 4 recoit des increments inertiels 1 provenant des capteurs de la centrale inertielle. Les increments inertiels 1 correspondent a des increments de vitesse (increments accelerometriques) et a des increments angulaires (increments gyrometriques). Des plate formes virtuelles 6 calculent a partir notamment des increments inertiels 1 des informations de navigation inertielles 10 comme ('orientation, la vitesse ou la position du porteur dans un referentiel donne. C'est au sein des plateformes virtuelles 6 que les increments angulaires et de vitesses sont compenses, integres, corriges, projetes dans le repere d'expression des mesures inertielles Dans I'exemple du dispositif d'hybridation en boucle fermee 4, ces mesures inertielles 10 sont transmises a un dispositif de calcul de pseudomesures estimees a priori 7. Le dispositif de calcul des pseudo- mesures estimees a priori 7 recoit aussi des donnees sur la position des satellites 2 composant la constellation du systeme de navigation par satellite utilise. A partir d'une part des mesures inertielles 10 et d'autres part des donnees sur la position des satellites 2, le dispositif de calcul des pseudo-mesures estimees a priori 7 calcule les pseudomesures a priori 11 entre le porteur et les differents satellites de la constellation du systeme de navigation par satellite utilise visible du porteur. En outre, le dispositif d'hybridation en boucle fermee 4 recoit du systeme de navigation par satellite utilise les pseudo- mesures 3 entre le porteur et les differents satellites visibles de la constellation dudit systeme de navigation par satellite utilise. II est alors possible de calculer les ecarts appeles observations 12 entre les pseudo-mesures estimees a priori 7 et les pseudo- mesures 3. En vue de controler I'integrite des mesures du systeme de navigation par satellite, le dispositif d'hybridation en boucle fen-nee 4 comporte encore un banc de filtres de Kalman 8 recevant toutes ou une partie des observations 12. Le banc de filtres de Kalman 8 comporte plusieurs filtres de Kalman en parallele. A chaque plateforme virtuelles 6 est associe un filtre de Kalman. Aussi, lorsque le dispositif d'hybridation en boucle fen-nee 4 comporte NobS+1 plateformes virtuelles 6, le banc de filtres de Kalman 8 comporte Nobs+1 filtre de Kalman. Un des filtres du banc de filtres de Kalman 8 est appele filtre principal : it recoit toutes les pseudo-mesures. Les autres filtres de Kalman du banc de filtres de Kalman 8 sont appeles filtres secondaires : ils ne reroivent qu'une partie des pseudo-mesures disponibles, c'est-a-dire un sous-ensemble des pseudo-mesures disponibles. Le filtre de Kalman principal et les filtres de Kalman secondaires sont des filtres de Kalman fonctionnant aver, les observations 12. Ces filtres realisent I'hybridation entre les informations inertielles provenant de la centrale inertielle et les informations du systeme de navigation par satellite. Le role des filtres de Kalman est de maintenir la plateforme virtuelle 6 a laquelle ils sont attachees dans un domaine de fonctionnement lineaire image de celui modelise dans le filtre de Kalman en calcullant des corrections 9. Les corrections 9 sont ainsi appliquees aux mesures inertielles 10 du dispositif de calculs inertiels 6 (hybridation en boucle ferree) avec un retard 13 (la correction en entree est la sortie retardee, liee notamment au temps de calcul ). Le dispositif d'hybridation en boucle fermee 4 delivre en sortie 5 les mesures inertielles 10 auxquelles ont ete appliquees les corrections 9 dans la plateforme virtuelle 6. Ces sorties sont appelees sorties hybrides et comportent les informations de vitesse, position et orientation relatives au porteur. Ces informations sont stables et peu bruitees, elles representent les meilleures estimees au sens des moindres carres des informations de navigation. On rappelle le principe general du filtrage de Kalman : Le filtrage de Kalman utilise un modele d'etat, etabli sur la base de Ia connaissance averee ou supposee du comportement des grandeurs physiques liees aux incorinues que I'on cherche a determiner, en particulier ('orientation, la vitesse et la position du recepteur, et aux mesures disponibles, en ('occurrence les pseudo-distances de code et de porteuse ainsi que les pseudo-vitesses, ('ensemble de ces informations etant regroupe sous le terme de pseudo-mesures Le modele d'etat est constitue de : - un vecteur d'etat Xn representant les grandeurs physiques modelisees a !'instant tn, comportant un nombre de composantes Netat qui est a priori sans rapport avec le nombre de pseudo-mesures satellite revues Nobs. Xn regroupe ('ensemble des parametres que le filtre cherche a estimer. - un modele de propagation, de la forme : Xn+1 = Fn. Xn + Vn ou : Xn+1 est le vecteur d'etat a ('instant to+1 Fn est la matrice de propagation sur I'intervalle [tn, to+i], de dimension [Netat;.Netat]. Cette matrice traduit ('evolution du vecteur d'etat entre les deux instants de recalages to et to+1. Vn est le vecteur bruit de modele sur [tn, to+1]. Ce bruit est suppose blanc, gaussien, de moyenne nulle. On lui associe la matrice de bruit de modele Qn = E[Vn ,VnT] (oU VnT est le vecteur transpose de Vn) et de dimension [Netat ; Netat]. - un modele d'observation, de la forme : Zn=Hn.Xn+Wn OU Zn est le vecteur d'observation a ('instant tn, de dimension Nobs. Ce vecteur contient ('ensemble des mesures relatives au systeme. Hn est la matrice d'observation a ('instant tn, de dimension [Nobs;Netat] Wn est le vecteur bruit de mesure a ('instant tn. Ce bruit est suppose blanc, gaussien, de moyenne nulle. On lui associe la matrice de bruit de mesure Rn = E[Wn WnT] (oU WnT est le vecteur transpose de Wn) et de dimension [Nobs ;Nobs]. Dans ce modele d'etat, le vecteur d'etat Xn comporte ('ensemble des parametres que I'on cherche a estimer a travers le vecteur d'observation. L'observation est realisee par I'intermediaire du modele d'observation. Le filtre de Kalman realise la prediction du vecteur d'etat Xn par un calcul de propagation, a partir du modele de propagation, puis ('estimation du vecteur d'etat Xn par un calcul de recalage, a partir des observations et du modele d'observation. Pour cela le filtre procede en deux temps avec le vecteur d'etat (prediction et fourniture des informations a priori, recalage et fourniture des informations a posteriori) :: - le vecteur d'etat estime a ('instant to est note Xn,n apres recalage a ('instant tn, le vecteur d'etat propage est note Xn+i,n apres propagation entre les instants tn et tn+l. Puis, on reitere le procede, le vecteur d'etat estime a ('instant to+1 est note Xn+1;n+1 apres recalage a ('instant to+1, et ainsi de suite. Le vecteur Xn,n est de dimension Netat. - la matrice de covariance de I'etat estime Xn/n a ('instant tn est notee Pn,n apres le recalage a !'instant tn, la matrice de covariance de I'etat propage Xn+1/n est notee Pn+1/n apres la propagation entre les instants to et to+1. La matrice de covariance du vecteur d'etat est de dimension [Netat;Netat]. Pour realiser le calcul de propagation, le filtre utilise Ies formules : Pour le vecteur d'etat estime : Xn+1/n = Fn. Xn/n Pour la matrice de covariance : Pn+1/n = Fn . Pn/n • FnT + Qn (oil Fn T est la matrice transposee de Fn) Pour realiser le calcul de recalage, le filtre utilise les formules : 10 Pour le gain de recalage :. 1 Kn+1 = Pn+1/n • Hn+1l" • ( H n+1 Pn+1/n Hn+1T + Rn+1 ) (oil Hn+1T est la matrice transposee de Hn+1) Pour le vecteur d'etat estime : Xn+1/n+1 = Xn+1/n + Kn+1 ( Zn+1 ù H n+1 Xn+1/n ) 15 Pour Ia matrice de covariance : Pn+1/n+1 = (Id Neat - Kn+ 1 • Hn+1 ) • Pn+1/n (oil Id Netat est la matrice identite de dimension [Netat ;Netat]) Au depart, le vecteur d'etat Xo est initialise a zero et la matrice Po est initialisee avec les variances et covariances representatives de I'incertitude 20 sur Ies grandeurs physiques modelisees dans le vecteur d'etat. Le calcul de propagation fait intervenir les matrices Fn et Qn pour determiner le vecteur d'etat a priori propage Xn+1/n a partir du vecteur d'etat a posteriori estime recale Xn/n et la matrice de covariance propagee Pn+1/n a partir de la matrice de covariance recalee Pn/n. 25 Le calcul de recalage fait intervenir les observations Zn+1 issues des mesures du recepteur et les matrices H n+1 et R n+1 , pour determiner le vecteur d'etat a posteriori recale Xn+1/n+1 a partir du vecteur d'etat a priori propage Xn+1/n et la matrice de covariance recalee Pn+1/n+1 a partir de la matrice de covariance propagee Pn+1/n. 30 Ensuite on incremente n de 1 (soit n = n+1), on recommence I'operation de propagation, puis I'operation de recalage, et ainsi de suite. Interpretation physique du filtre de Kalman : Les coefficients de la matrice de covariance Pn representent dune part la variance de chacune des composantes du vecteur d'etat estime (termes diagonaux) et d'autre part la covariance des differentes paires de composantes de ce vecteur (termes non diagonaux). La matrice Pn represente le degre de confiance qu'on attribue a ('estimation des differents elements du vecteur d'etat ainsi que le degre de correlation entres les differents etats entre eux. La matrice de propagation Fn etablit la relation entre le vecteur d'etat avant propagation et apres propagation. La matrice de covariance Qn de bruit de modele permet de quantifier les approximations faites dans le modele de propagation pour chaque composante du vecteur d'etat Xn,n. La matrice d'observations Hn etablit la relation entre le vecteur d'etat et les mesures. La matrice de covariance Rn des bruits de mesure caracterise le bruit propre des mesures, c'est-a-dire le degre de confiance sur !'information comprise dans ('observation lors du recalage du filtre de Kalman. Les filtres de Kalman ont notamment pour objet de modeliser et de mettre a jour, par I'intermediaire du vecteur d'etat, les corrections a apporter aux mesures inertielles 10, c'est-a-dire d'estimer les erreurs de navigations au sein de la plate-forme virtuelle 6. Lorsqu'un nombre Nobs de satellites sont visibles par le porteur, le filtre de Kalman principal recoit Nobs pseudomesures regroupees au sein des observations 12. Les Nobs filtres de Kalman secondaires calculent des corrections a ('aide de (Nobs-1) pseudo-mesures satellites parmi les Nobs observations 12. Dans le cas d'une hybridation en boucle fermee conforme a I'etat de ('art, chaque filtre de Kalman elabore des corrections 9 qui sont appliquees ensuite aux mesures inertielles 10 calculees par le dispositif de calculs inertiels 6. Ainsi, chaque filtre de Kalman est associe a une plateforme virtuelle 6. Les corrections 9 modelisees dans les vecteurs d'etat des filtres de Kalman permettent de rester dans le domaine lineaire de chaque plateforme virtuelle 6 coherent avec ('evolution du systeme de navigation. Dans le cas d'une hybridation conforme a I'etat de ('art, les filtres de Kalman secondaires sont independants entre eux et independant du filtre principal. Dans le cas de la figure 1, c'est-a-dire lorsque I'on veut faire une hybridation en boucle fern-lee, c'est-a-dire appliquer les corrections calculees par le filtre de Kalman 8 au niveau de la plateforme inertielle 6, les corrections issues du filtre de Kalman sont directement appliquees sur le dispositif de calculs inertiels 6. Sur le long terme, les erreurs de navigation d'une centrale inertielle derivent, sous ('influence notamment des defauts des capteurs qui la composent. La structure en boucle fermee est done necessaire lorsque la qualite des capteurs inertiels ne permet pas d'entretenir des mesures inertielles avec une erreur restant dans le domaine lineaire du modele d'erreur utilise par les filtres de Kalman du banc de filtres de Kalman 8 sur I'intervalle de temps sur lequel on travaille. Avec une hybridation en boucle fermee, la presence d'une panne satellite parmi les observations satellites utilisees par le filtre de Kalman se repercute directement sur les mesures inertielles 10 du dispositif de calculs inertiels 6, a moins d'entretenir autant de plateforme virtuelle 6 que de filtres de Kalman secondaires. Cela impliquerait la demultiplication des calculs inertiels au sein de plusieurs dispositifs de calculs inertiels 6. Dans ce cas, le filtre de Kalman n'utilisant pas la mesure erronee ne perturbe pas sa plateforme virtuelle, les donnees en sortie restent integres. La figure 2 montre un dispositif d'hybridation en boucle fermee 20 selon !'invention. Les elements identiques aux elements deja presentes sur la figure 1 portent les memes references. Le dispositif d'hybridation en boucle fermee selon I'invention reprend le principe du dispositif d'hybridation en boucle fermee 4 selon I'etat de ('art, c'est-a-dire reposant sur le principe d'une hybridation en boucle fermee comportant un banc de filtres de Kalman 8. Le dispositif d'hybridation en boucle fermee 20 selon I'invention comporte en outre une seule plateforme virtuelle 6, un dispositif de calcul des pseudo- mesures estimees a priori 7. Le dispositif d'hybridation en boucle fermee 20 selon ('invention recoit en entree des increments inertiels 1, des donnees sur la position des satellites 2, des pseudo- mesures 3. En sortie 5, le dispositif d'hybridation en boucle fermee 20 selon I'invention delivre les informations de navigation hybrides comportant les mesures inertielles 10 auxquelles sont appliquees des corrections 22. Le dispositif d'hybridation en boucle fermee 20 selon ('invention comporte un banc de filtres de Kalman 21. Le banc de filtres de Kalman 21 comporte un filtre de Kalman principal et des filtres de Kalman secondaires reperes a ('aide d'un indice variant de 1 a n, n etant un entier egal au nombre de mesures du systeme de navigation par satellite. A la difference du banc de filtres de Kalman 4 selon I'etat de ('art, le banc de filtre de Kalman 21 perrnet : de calculer les corrections 22 a appliquer aux mesures inertielles 10, les corrections 22 venant de run des filtres de Kalman et - d'appliquer simultanement ces corrections 22 non seulement aux 10 mesures inertielles 10 mais aussi a ('entree de tous les autres filtres de Kalman du banc de filtres de Kalman 21 qui ne corrigent pas les mesures inertielles 10. Un dispositif de selection 23 recoit en entree les corrections calculees par ('ensemble des filtres de Kalman et delivre en sortie les corrections du filtre 15 de Kalman choisi. Le dispositif de selection 23 choisit le filtre de Kalman principal lorsque qu'aucune panne d'un des satelittes dans les observations 12 n'est detectee. Lorsqu'une panne d'un des satelittes est detecte, le dispositif de selection 23 est le filtre de Kalman secondaire non affecte par ladite panne. Les corrections 22 proviennenent donc d'un soul filtre de 20 Kalman. Les autres filtres de Kalman fonctionnent alors de maniere coherente par rapport au filtre de Kalman fournissant les corrections 22. Cette technique permet d"isoler un satellite qui envoie des donnees erronees. En effet, le kieme filtre de Kalman secondaire recoit les pseudo-mesures provenant de tous les satellites sauf du kieme Ainsi, si le kieme satellite envoie 25 des informations erronees, le kieme filtre de Kalman secondaire ne recoit pas d'information corrompue et n'est pas perturbe. Contrairement au filtre de Kalman principal qui lui a rect.' la mesure erronee et donc appliquerait une correction erronee aux mesures inertielles 10 s'il etait utilise pour corriger la plateforme virtuelle. Pour maintenir les filtres de Kalman dont les corrections 30 ne sont pas appliquees a la plateforme virtuelle coherents de la plateforme virtuelle, les corrections 22 du filtre de Kalman utilise sont aussi communiquees aux autres filtres de Kalman. Les corrections 22 envoyees par le filtre de Kalman corrigeant la plateforme virtuelle aux autres filtres de Kalman sont vues comme des commandos agissant sur les etats de chacun 35 des filtres de Kalman. Le filtre de Kalman secondaire qui ne regoit pas la mesure du satellite corrompu a un comportement s'eloignant de celui des autres filtres de Kalman secondaires et la comparaison a un seuil permet de detecter le satellite defectueux. Ainsi, une pseudo-mesure est declaree erronee lorsqu'il existe un filtre de kalman secondaire proposant des corrections differentes des autres filtres de Kalman secondaires, ladite difference etant superieure a un seuil fixe. On peut par exemple utiliser la methode de separation du maximum de vraisemblance. On peut ainsi corriger la plateforme virtuelle avec un filtre non pollue. Si le filtre de Kalman qui produit Ies corrections s'avere contamine par une mesure fausse, le filtre de Kalman qui produit les corrections est change en choisissant le filtre de Kalman repute integre apires isolation de la panne qui est survenue. La figure 3 montre ('envoi des corrections calculees par le filtre de Kalman utilise pour corriger la plateforme virtuelle vers la plateforme virtuelle et vers les autres filtres de Kalman dans une d'hybridation en boucle fen-nee 20 selon I'invention. La figure 3 montre un cas ou aucune panne satellite n'est detectee. Dans ce cas, c'est le filtre de Kalman principal, celui qui recoit toutes les pseudo-mesures satellite, qui pilote la plateforme virutelle 6 et communique ses corrections aux autres filtres de Kalman, qui sont dans ce cas les filtres de Kalman secondaires. Les elements identiques aux elements deja presentes sur les figures precedentes portent les memes references. Le filtre de Kalman corrigeant la plateforme virtuelle 6 recoit les n pseudomesures comprises parmi les observations 12, et calcule Ies corrections 22 a appliquer aux mesures inertielles 10. Pour cela, le filtre de Kalman genere des donnees de corrections COR_FK_p. Ces donnees de correction sont transmises pour titre utilisees comme corrections 22 applicables aux mesures inertielles 10. Ces donnees de corrections COR_FK_p sont aussi transmises simultanement aux autres filtres de Kalman qui fonctionnent alors de maniere coherente par rapport au filtre de Kalman corrigeant la plateforme virtuelle 6. Rappelons que le kieme filtre de Kalman secondaire recoit les pseudo-mesures provenant de tous les satellites sauf du kieme A un instant tn, on note X'nin le vecteur d'etat estime par le jieme filtre de Kalman. Ce vecteur comporte les estimations des erreurs commises sur les mesures inertielles 10, notees Gn. Si, a I'instant tn, les mesures inertielles Gn sont modifiiees d'une quantite q connue, I'estimation X'n,n dolt etre modifiee de la meme quantite q. Aussi, si lion suppose que le k'eme filtre de Kalman fournit les corrections 22 a la plateforme virtuelle a ('instant t", les corrections 22 sont egales a Xk",". Les mesures inertielles G" corrigees sont donc egales, a I'instant t a la difference entre les mesures inertielles G" et ('estimation Xk"i". Les corrections 22 etant egalement transmises simultanement aux filtres de Kalman, ceux-ci s'ajustent en soustrayant a leur estimation XX"," I'estimation Xk"i" du filtre de Kalman utilise pour generer les corrections 22. Lorsqu'une panne est detectee et identifiee, cas non represents sur la figure 3, ce n'est plus le filtre de kalman principal mais le filtre de kalman secondaire rests integre ( c'est-e-dire celui qui n'observe pas la mesure satellite corrompue ) qui corrige la plateforme virtuelle 6 et envoie ses corrections 22 aux autres filtres de kalman, c'est-e-dire au filtre de kalman principal et aux N-1 filtres de Kalman secondaires restants qui observent le satellite defaillant. La figure 4a illustre par un diagramme les corrections proposees par chaque filtre de Kalman du banc de filtres de Kalman avant ('application de la correction provenant d'un des filtres de Kalman sur les mesures inertielles. La figure 4b illustre par un diagramme les corrections proposees par chaque filtre de Kalman du banc de filtres de Kalman apres('application des corrections issues du k'eme filtre de Kalman sur les mesures inertielles. Sur la figure 4a, le diagramme, represents a un instant donne, comporte un axe des ordonnees 30 representant une position. La droite 31 represente Ies mesures inertielles G" telles que calculees par la plateforme virutelle avant ('application des corrections 22. Le point 32 represente la position deduite de I'estimation Xk"," de I'erreur par le filtre de Kalman utilise pour la correction de la plateforme virtuelle. Les points 34 representent les positions deduites des estimations Xj"," de I'erreur par les autres filtres de Kalman. La droite 33 represente la position reelle non connue du porteur que I'on cherche a estimer au travers des sorties hybrides. Les mesures inertielles 10 corrigees seront apres application des corrections 22 egales aux mesures inertielles G" moins ('estimation Xk"," de I'erreur du filtre de Kalman corrigeant la PFV. Sur la figure 4b, le diagramme, represente a un instant donne apres applications des corrections 22, comporte un axe des ordonnees 30 representant une position. La droite 31 represente les mesures inertielles G" telles que calculees par le dispositif de calcul des mesures inertielles 6 avant ('application des corrections 22. Le point 32 represente la position deduite de ('estimation Xkn/n de I'erreur du filtre de Kalman utilise. La droite 37 represente les mesures inertielles 10 corrigees. Les estimations Xjn/n de I'erreur des autres filtres de Kalman ne sont plus calculees par rapport a Ia droite 31 mais par rapport a la droite 37. On constate sur la figure 4b que I'application de la correction simultanement aux vecteurs d'etat recales X'n+1/n+1 des filtres de Kalman non utilises pour piloter la plateforme virtuelle et aux mesures inertielles 10 corrigees ne change pas les positions calculees a partir des estimations XJn/n• L'application des corrections 22 peut avoir du retard, notamment a cause d'un temps de calcul non nul de ces corrections. Les corrections 22 peuvent alors titre calculees a partir d'observations 12 anterieures. De plus, le delai d'application des corrections 22 peut aussi titre volontaire pour attendre la confirmation de la validite des mesures inertielles 10 effectuees. On utilise pour designer ce cas de figure ('expression anglo-saxonne de Time To Alarm D. Pour cela, les corrections 22 sont alors appliquees aux mesures inertielles 10 et a tous les filtres de Kalman du banc de filtres de Kalman 21 au meme instant mais avec un certain retard. On peut aussi s'assurer alors que les corrections 22 correspondant a I'ecart entre la position inertielle et la position vraie, restent dans le domaine Iineaire du modele de propagation des erreurs. Dans un mode particulier de realisation, notamment pour eviter de surcompenser I'erreur des mesures inertielles 10 et donc d'engendrer des oscillations sur les vecteurs d'etat estimes dans les filtres de Kalman, on peut anticiper a un instant tnä les corrections calculees entre ('instant to et un instant to+k_1 (avec k un entier) et appliquees aux mesures inertielles 10 a I'instant to+k. Pour ce faire, on peut calculer la correction a ('instant to en soustrayant a I'estimation Xn/n de I'erreur toutes les corrections deja appliquees entre ('instant to+1 et ('instant to+k_1. Dans un mode de realisation, le calcul des observations 12 35 utilisees pour recaler les differents filtres peut aussi se faire en utilisant les positions hybrides, a la place des informations inertielles en sortie de la plateforme inertielle, de rnaniere a observer des &carts plus petits. Dans ce cas, on utilise pour calculer les pseudo-mesures, la position inertielle propagee Gn a laquelle on retranche ('estimation Xn,n_l de I'erreur. La description prend comme exemple pour decrire ('invention d'un dispositif utilisant des informations fournies par une centrale inertielle et par un systeme de navigation par satellite. Bien &videmment, le dispositif d'hybridation selon ('invention n'est pas seulement applicable aux mesures satellites, mais a toutes sources de mesures independantes dont on voudrait surveiller la coherence. Par exemple, le dispositif d'hybridation selon ('invention peut titre employe pour un systeme de positionnement par satellite (sans centrale inertielle). En outre, le nombre de filtres de Kalman principal et secondaires present& dans les figures et decrit n'est pas limitatif. L'invention peut titre utilise en fonction des besoins avec un nombre de filtre plus ou moins important. II est ainsi possible de realiser un dispositif selon ('invention comportant un nombre n*(n-1)/2 de filtres recevant chacun (n-2) pseudo- mesures. Le dispositif selon ('invention utilise des filtres de Kalman. II est cependant possible de remplacer ces filtres de Kalman par d'autres types de filtre remplissant notamment les fonction d'observations, prediction et propagation. Les fonctions du dispositif selon !'invention peuvent titre mises en oeuvre par un ou plusieurs calculateurs, comme par exemple un calculateur de gestion de vol dans le cas d'un aeronef.30 REVENDICATIONS 1. Dispositif d'hybridatiori en boucle fermee (20) comportant un banc de filtres de Kalman (21), une plateforme virtuelle (6), un dispositif de calcul de pseudo-mesures estimees a priori (7), ledit dispositif recevant en entree des increments inertiels (1), des pseudo-mesures et delivrant en sortie (5) des mesures inertielles (10) calculees par la plateforme virtuel (6) auxquelles sont appliquees des corrections (22) caracterise en ce que le banc de filtres de Kalman (21) comporte : un filtre de Kalman principal adapte au calcul des corrections (22) a appliquer aux mesures inertielles (10) a partir de I'ensemble des 10 pseudo-mesures disponibles ; au moins un nombre n de filtres de Kalman secondaires, n etant au egal au nombre de pseudo-mesures disponibles, chaque filtre de Kalman secondaire etant adapte au calcul des corrections (22) a appliquer aux mesures inertielles (10) a partir d'un sous-ensemble des 15 pseudo-mesures disponibles ; les corrections (22) provenant : soit du filtre de Kalman principal Iorsqu'aucune pseudo-mesure n'est declaree erronee ; soit du filtre de Kalman secondaire non affecte par une pseudo-20 mesure erronee ; lesdites corrections (22) etant appliquees simultanement aux mesures inertielles (10) et a ('entree de tous les autres filtres de Kalman du banc de filtres de Kalman (21). 25 2. Dispositif selon la revendication 1 caracterise en ce qu'une pseudomesure est declaree erronee lorsqu'il existe un filtre de kalman secondaire proposant des corrections (22) differentes des autres filtres de Kalman secondaires, ladite difference etant superieure a un seuil fixe. 30 3. Dispositif selon la revendication 2 caracterise en ce qu'une pseudomesure est declaree erronee lorsqu'il existe un filtre de kalman secondaire proposant des corrections (22) differentes des autres filtres de Kalman secondaires, ladite difference etant identifiee par la methode de separation du maximum de vraisemblance. 4. Dispositif selon rune des quelconques revendications precedentes, caracterise en ce que, a un instant tn, pour un entier j compris entre 1 et n, pour un entier k compris entre 1 et n, le vecteur d'etat estime X'n/n par le jieme filtre de Kalman comportant les estimations des erreurs commises sur les mesures inertielles (10) notees Gn, le k'eme filtre de Kalman fournissant les corrections (22) a la plateforme virtuelle (6), les corrections (22) etant egales a Xkn/n, les mesures inertielles (10) corrigees sont egales a I'instant to a la difference entre les mesures inertielles (10) et I'estimation Xkn/n, les corrections (22) etant egalement transmises simultanement aux autres filtres de Kalman, ceux-ci s'ajustant en soustrayant a leur estimation X'n/n I'estimation Xkn/n du filtre de Kalman utilise pour generer les corrections (22). 5. Dispositif selon la revendication 4, caracterise en ce que, a un instant tn, avec un entier k, la correction (22) est calculee en soustrayant a I'estimation Xn/n de I'erreur toutes les corrections deje appliquees entre I'instant tn-1.1 et I'instant to+k_1. 6. Dispositif selon rune des quelconques revendications 4 e 5 caracterise en ce que les pseudo-mesures sont calculees a partir des mesures inertielles 20 (10) corrigees auxquelles on retranche I'estimation Xn/n_1 de I'erreur.