FR 3000238 A1 20140627 FR 0852419 A 20080410 La présente invention concerne un procédé avec un système pour la détermination et la prédiction d'un mouvement d'au moins un objet cible par une méthode d'estimation mathématique 5 et un système pour la mise en oeuvre du procédé. Les systèmes de poursuite ainsi appelés, qui peuvent détecter le mouvement d'objets à l'aide d'une hypothèse de modélisation, sont connus. Ils se servent d'équations appelées équations de filtration. Un système de poursuite sert à guider 10 un missile d'interception qui doit rencontrer un objet cible, par exemple un objet volant balistique cible. Un objet cible, par exemple un objet volant balistique cible, se distingue en ce qu'il ne comporte pas d'entraînement propre. En langage technique, un objet volant de ce type est appelé aéronef 15 autonome sans pilote, de sorte que les avions courants ne sont pas inclus dans cette appellation. Les équations de filtration permettent des procédés de filtration qui sont, en principe, des méthodes d'estimation mathématiques. Les procédés de filtration connus utilisent 20 donc des hypothèses de modélisation pour l'estimation de l'état de l'objet volant cible. Une résolution de filtration préférée jusqu'à présent est basée sur ce que l'on appelle un filtre de Kalman ou un filtre de Kalman étendu. 25 En cas de variations soudaines d'états ou de variations soudaines du mouvement en vol des objets volants cibles, ces procédés ont généralement une mauvaise performance. Les filtres de ce type sont décrits, par exemple, dans la publication "G. Minkler, J. Minkler : Theory and Application 30 of Kalman Filtering, Magellan Book Company, Palm Bay, 1993". D'autres filtres connus, tels que ceux appelés filtres particulaires ou filtres UKF («Unscented Kalman Filter »), ne résolvent pas ce problème. Les filtres UKF («Unscented Kalman Filter ») sont 35 connus' par exemple, par la publication « B. Ristic, S. Arulampalam, N. Gordon : Beyond the Kalman Filter, Artech House Publishers, Boston, 2004 ». De fait que ces procédés de filtration ne permettent pas la modélisation de brusques variations d'états ou des brusques changements de manouvre, ou seulement de manière insuffisante, les filtres régissent lourdement ou de manière erronée pendant les manoeuvres de ce type. En effet, pour des raisons mathématiques, les hypothèses de modélisation servant de base pour le mouvement des objets ne peuvent pas représenter les variations accidentelles brutales des caractéristiques des objets cibles, comme par exemple les accélérations. En outre, des non-linéarités apparaissent dans la pratique, de sorte qu'une estimation basée sur ces procédés est imprécise. Pour atténuer ce problème, on sait comment prévoir l'utilisation intercalée d'algorithmes d'intégrité. On utilise pour cela un banc de filtration avec plusieurs filtres. Lorsque les écarts entre les données prédites sur la base des hypothèses de modélisation et les données mesurées sont trop importantes, les mesures sont rejetées ou commutées sur un autre filtre du banc de filtration. En pratique, cela permet, certes, d'atténuer le problème, mais la lourdeur résultant du comportement de l'objet cible difficilement modélisable n'est pas éliminée. Une interception de cibles très manoeuvrables telles que des objets volants balistiques, notamment à l'aide d'un missile d'interception, est également nettement plus difficile dans ces cas-là, ce qui entraîne un faible taux d'impact du missile d'interception. L'objectif de la présente invention est de proposer un procédé qui permet une interception de cibles très 30 manoeuvrables. Cet objectif est atteint avec un procédé ayant les caractéristiques distinctives de la revendication 1 en association avec les caractéristiques de son préambule. L'utilisation de la théorie de processus stochastique 35 selon la présente invention, qui est basée sur la théorie de semi-martingale, produit des filtres adaptés à la pratique, améliorés par rapport à l'état de la technique, pour la détermination d'états de manoeuvres ainsi que de transitions de manoeuvres. Cela permet d'améliorer sensiblement la sûreté de tir d'un missile d'interception. La présente invention permet également de reconnaître - discrimination - et de différencier des cibles variées. Elle permet également une détection de transitions d'états, notamment une modification de la configuration de la cible, comme par exemple une modification de l'aérodynamique, une variation du comportement due à des défauts de composants ou à d'autres causes similaires. Les équations de filtration résultantes donnent des résultats optimaux, sachant qu'une résolution d'équations de l'algorithme à semi-martingale nécessite simplement la résolution d'une équation différentielle stochastique dans le cas continu ou dans le cas d'une variation de cible non brutale. Par conséquent, une résolution d'équations peut être réalisée rapidement avec une capacité de calcul relativement faible d'un calculateur. Les imprécisions numériques sont relativement faibles. Selon un perfectionnement avantageux du procédé de la présente invention, il est prévu que le mouvement soit détecté par un processus de Markov ou de semi-Markov à l'aide équations différentielles stochastiques. L'utilisation de ces processus basés sur la théorie générale de la semi-martingale permet la production de filtres optimaux. Ils permettent également des processus de saut, c'est-à-dire des transitions discrètes d'états, dans la modélisation. Il suffit d'avoir un modèle qui forme une semi-martingale lisse, ce qui est une exigence très générale et facile à satisfaire en pratique. Une représentation à semi-martingale dans la portion de compensateur et de martingale est possible de manière simple. Le processus de Markov a, de manière avantageuse, un processus indicateur associé de forme : X, =XotfEk Xxsk ds+NI, de 0 à t ou dX, =Ek Xx,,k ±M' X est renommé Y. Par conséquent, la formule est la suivante X, = X0 +1X ds + M' de 0 à t ou On considère ici le cas le plus simple dans lequel le mouvement de l'objet cible est totalement décrit par le processus de saut. C'est le cas, par exemple, lorsque l'objet cible effectue une accélération brusque, mais constante entre les sauts, chaque dimension spatiale est prise en compte séparément et une station appelée station de poursuite mesure la vitesse de l'objet cible. En général, le modèle est constitué par un processus de saut qui décrit la variation brusque et par un modèle continu qui est établi sur le processus de saut. Cette situation apparaît, par exemple, lorsqu'un missile d'attaque modifie soudainement en interne le comportement de guidage ou lorsque l'aérodynamique du missile est soudainement modifiée, par exemple par la sortie de volets ou la séparation par explosion d'une section de missile. Cette situation est décrite plus en détail ci-après : On prend comme modèle d'objet cible une semi-martingale lisse X, dXt = Atdt + Mt Les semi-martingales sont des processus stochastiques 25 très généraux. Pour l'application concernée, la spécialisation suivante est avantageuse : Prenons un processus de saut Y, un processus de Markov dans le cas le plus simple. On peut alors fréquemment décrire un modèle d'objet cible comme une équation différentielle 30 stochastique de forme comme suit : dXt = f(Yt, Xt)dt + dMt, où X est le processus à modéliser, généralement multidimensionnel, Y le processus de saut servant de base et M une martingale. Les résolutions X de cette équation 35 différentielle sont, de nouveau, des semi-martingales, par conséquent, cette forme de modélisation est une spécialisation du modèle ci-dessus. Dans le cas le plus simple, on prend le modèle dXt = f(Yt) dt + dMt Si, comme décrit ci-dessus, Y est un processus de Markov, il est avantageux de modéliser X comme fonction indicatrice ou comme vecteur de fonctions indicatrices sur tous les indices : X = fi Yt = La fonction indicatrice est définie comme suit nA := 1, si on applique A, et nA := 0, si on n'applique pas A. Dans ce cas, on obtient donc le modèle pour dXt - Xyt + Mt . Où : X = un état du processus indicateur X = un taux de transition M = une martingale Y = un processus de Markov de ce type. Une mesure satisfait, en particulier, une équation différentielle stochastique de forme : dZt = Ft dt + atdWt Les symboles signifient : F ou a : un processus stochastique adapté Z : une mesure ou une valeur mesurée et W : un mouvement Brownien. Cela permet de déduire une équation de filtration exacte et optimale (implicite). Pour les objets cibles préférés et d'autres cas spéciaux, les transitions discrètes d'états, qui sont modélisés à l'aide d'un processus de Markov ou de semiMarkov, on obtient des formules fermées. Cela permet - en fonction de la modélisation - par exemple, la reconnaissance rapide d'un type de cible ou l'estimation de la probabilité de la présence d'un état ou d'une manoeuvre. On peut, par exemple, constater rapidement une variation brutale de l'aérodynamique du missile destiné à être touché. Pour la résolution de ces équations, on met en oeuvre, de préférence, un procédé d'intégration numérique. Celui-ci peut fonctionner de manière efficace avec des calculateurs. Ces calculs peuvent être résolus avec relativement peu d'imprécisions numériques. De préférence, l'état Y du processus discret est associé à un état d'un automate d'état dans un module de stratégie de guidage de l'objet cible et/ou à un indice de types de cibles d'objets cibles. Cela permet, d'une part, de différencier de manière sure des objets cibles de nature différente, par exemple des missiles balistiques de nature différente, et, d'autre part, de constater une modification, par exemple, de la caractéristique en vol de l'objet cible, due, par exemple, à la sortie de volets ou à la séparation par explosion d'une section de missile et d'effectuer une prédiction exacte de son mouvement en vol. Celle-ci accroît de manière déterminante la sûreté de tir d'un missile d'interception. Les changements de manoeuvre de l'objet cible peuvent être détectés par une équation différentielle stochastique explicitement résoluble. Par exemple, un missile d'interception peut être réglé sur ce changement de manoeuvre de manière appropriée dans un bref délai pendant son mouvement en vol. On peut utiliser pour cela des bases mathématiques telles que celles de la théorie du mouvement Brownien et de la théorie de la semi-martingale. Un avantage important de ces mesures consiste en ce que les formules sont facilement transposables de manière multidimensionnelle. Un calcul rétrospectif et prédictif ou un lissage et une prédiction sont possibles de manière similaire aux filtres courants. Il est également très avantageux que les équations différentielles stochastiques décrivent, entre autres, la probabilité mathématique de la présence d'une manoeuvre de l'objet cible, les données de calcul étant transmises directement à un missile d'interception. Du fait que les missiles balistiques peuvent se déplacer à des vitesses très élevées, il est difficile de toucher la cible à l'aide d'un missile d'interception avec les procédés connus. La prédiction précise du mouvement en vol de la cible à l'aide du procédé selon la présente invention et de ce perfectionnement avantageux permet de la toucher. Cela est valable, notamment, pour les missiles cibles présentant des brusques changements de manoeuvre. Un système de défense aérienne ou un système de poursuite, par exemple, fonctionne, de manière avantageuse, sur la base de la présente invention. Ce système comprend une station de mesure, en particulier une station de mesure par radar. Cette station peut, selon une technique éprouvée, fournir des données sur la cible. Une unité de traitement et 10 de commande pour le traitement de données de mouvement ou de données de vol mesurées est programmée en fonction du modèle mathématique. Elle comporte, en particulier, un ou plusieurs microprocesseurs. D'autres configurations avantageuses de la présente 15 invention sont indiquées dans les sous-revendications. Un exemple de réalisation va être expliqué plus en détail à l'aide des dessins, sur lesquels d'autres configurations avantageuses et avantages de la présente invention sont décrits. Les figures montrent : 20 Figure 1 une représentation de principe d'un système d'interception qui est exploité avec le procédé selon la présente invention, Figure 2 une représentation de principe de différents objets volants, et 25 Figure 3 une représentation de courbes de probabilité avec des données de deux objets volants calculées à l'aide du procédé selon la présente invention. Les exemples suivants illustrent un procédé avec un 30 système, en particulier un système de défense aérienne, pour la détermination d'un mouvement d'un objet cible, en particulier un missile balistique, en utilisant une méthode d'estimation mathématique à l'aide d'un procédé de filtration pour l'hypothèse de modélisation pour l'estimation du 35 mouvement de l'objet cible. Le système comprend un système de poursuite ou il peut être désigné comme tel. Au lieu d'un missile balistique, n'importe quel autre objet cible peut être également pris en compte. Selon la présente invention, le procédé de filtration exploite un algorithme basé sur une semi-martingale pour 5 l'estimation du mouvement de l'objet cible. La présente invention met en oeuvre la théorie des semimartingales pour résoudre différents problèmes. En règle générale, on appelle en stochastique semimartingales des processus déterminés qui sont significatifs 10 notamment pour une définition d'une intégrale stochastique générale. Les semi-martingales incluent des processus tels que le mouvement Brownien. Une martingale est également une semimartingale au sens de la théorie des semi-martingales. On prend en compte un espace de probabilité (n, 3, P) 15 avec une filtration associée (3t), c'est-à-dire un espace de probabilité filtré (n, 3, (3,), P). Un espace de probabilité est une notion provenant du sous-domaine mathématique de la théorie des probabilités. Il s'agit d'un modèle mathématique pour la description d'événements aléatoires qi sont 20 représentés par le triplet (n, 3, P). A ce sujet, (n, 3) forment un espace de mesure. En général, n désigne un ensemble d'événements, 3 une événement-sigma-algèbre et P une valeur de probabilité pour 3. Supposons le modèle sous forme d'une semi-martingale, en 25 particulier multidimensionnelle. Pour simplifier, la théorie est expliquée à l'aide d'une intégrale unidimensionnelle. Une semi-martingale est un processus stochastique : X = X0 + A + M, où X est presque sûrement fini et 30 est mesurable. M est 30 une martingale locale. A est un processus de variation finie. Cette décomposition n'est généralement pas univoque. On applique ici : Xt = X0 + At + Mt (M=(Mt) est une martingale 3t) Où on suppose que X0 est une variable aléatoire mesurable 35 avec 30, A=(At) est un processus stochastique adapté à (3t) avec la représentation At= f at dt de 0 à t La classe de la semi-martingale est stable dans de nombreuses opérations. De nombreux processus de saut sont des semi-martingales car leur variation est limitée. Dans la théorie des probabilités, une martingale est un 5 processus stochastique dans lequel l'espérance conditionnelle d'une observation au temps t est égale à l'observation à un temps antérieur s. {(Mt), (3j}, t E R+ est un processus stochastique avec l'ensemble des nombres réels non négatifs R+. 10 Mt signifie qu'une martingale relative à une filtration 3 lorsque Mt est intégrable pour chaque t E T est adaptée à la filtration 3 et E ( Mt 1 3,) = M' pour tous s t est applicable. 15 Un processus de Markov (chaîne de Markov ou de Markow) est un processus stochastique spécial. Le but du processus est de donner les probabilités de la survenue d'événements futurs. La spécificité d'une chaîne de Markov est le fait que la connaissance d'une histoire antérieure limitée permet 20 d'établir des pronostics sur le développement futur tout aussi bons qu'avec la connaissance de toute l'histoire antérieure du processus. La description des processus de Markov nécessite les concepts de filtration ainsi que d'espérance conditionnelle. Un exemple d'un processus de Markov continu 25 est le mouvement Brownien. Les chaînes de Markov sont très bien adaptées à la modélisation des variations d'état aléatoires d'un système. La figure 1 illustre un système de défense antiaérienne pour des objets volants d'attaque, en particulier des missiles 30 A ou B. Ce système comprend une station de mesure par radar pour la mesure du missile A ou B (A est représenté sur la figure 2). Il comprend, en outre, une unité de traitement et de commande non représentée pour le traitement de données de mouvement ou de données de vol mesurées du missile B. L'unité 35 de commande commande la trajectoire du vol, la vitesse du vol, etc. d'un missile d'interception C pour l'interception de l'objet cible ou du missile balistique B. Le missile C est démarré par une rampe de lancement AR. Le missile C est, de préférence, un missile d'interception balistique C et il est équipé de moyens pour la réalisation du procédé selon la présente invention. Ces moyens peuvent être des moyens de commande, des moyens de calcul, par exemple avec un microprocesseur, des moyens de guidage et/ou des moyens de détection. L'objet cible peut toutefois modifier soudainement sa trajectoire de vol, son accélération et/ou sa vitesse de vol, c'est-à-dire qu'il peut se produire soudainement un changement de manoeuvre. Il est donc nécessaire d'avoir une prédiction fiable pour toucher l'objet cible. Le système montré est un système de poursuite qui peut détecter le mouvement d'un objet au moyen d'une hypothèse de modélisation selon la présente invention. Les processus de saut importants se distinguent également par une représentation par des semi-martingales lisses. Ainsi, dans le cas du processus de Markov discret avec des taux de transition Xik Yt = Yo + f Ek Xys,k ds + Mt, de 0 à t. Le processus indicateur associé X=(Xt), Xt = U ,,=i a la représentation Xt = X0 + f Ek Xys,i ds + Mt de 0 à t. Ces processus indicateurs sont particulièrement utiles pour le changement de manoeuvre à modéliser puis à estimer. Ainsi, l'état Y du processus discret peut désigner l'état d'un automate d'état dans l'algorithmie de guidage/la stratégie de la cible et l'indice de différentes configurations de cible/de différents types de cibles. Dans le cas multidimensionnel, d'autres indices ou paramètres de modélisation continus peuvent également former le vecteur d'état. La mesure est décrite, dans le cas le plus simple, par une équation différentielle stochastique multidimensionnelle de forme : dZt = Ft dt + atdWt. Ici, F=(Ft) ou a=(at) est un processus stochastique approprié adapté à (3t) ou adapté à (3tz), de sorte que l'équation différentielle stochastique a une forte résolution. En outre, on suppose pour Gt que Gt > 0. Dans le cas multidimensionnel, c'est la forme définie positive qui s'applique. Pour F, n'importe quelles dépendances de X sont admises. L'estimation optimale de Xt relative à la variance d'estimation avec les mesures présentes (Zs Si ces résultats sont utilisés dans l'équation de filtration, on obtient, dans le cas des processus indicateurs, une équation différentielle stochastique résoluble explicitement. A l'aide de la procédure décrite, on peut détecter, par exemple, des changements de manoeuvres et le missile d'interception peut être guidé de manière appropriée. D'autres modes de réalisation sont possibles. Selon une variante, on prend en compte une dépendance stochastique entre un bruit modélisé et un bruit mesuré. Si M et W ne sont pas indépendantes l'une de l'autre, l'équation de filtration est étendue d'un terme qui comprend la dérivation du coefficient de covariation quadratique des 10 deux processus. La résolubilité est néanmoins donnée. Une mesure multidimensionnelle et/ou un modèle multidimensionnel est également possible. Comme déjà expliqué, les formules sont transposables de manière multidimensionnelle. 15 Comme déjà indiqué, des processus de saut X autres que les processus de Markov sont également possibles. Si, par exemple, X est un processus de semi-Markov, l'utilisation de fonctions indicatrices de forme nyt=i, ,t>, est offerte. tt désigne ici le temps écoulé depuis le dernier saut du 20 processus X. Si un temps d'estimation n'est pas égal à un temps de mesure, un calcul rétrospectif ou prédictif ou un lissage ou une prédiction sont possibles. La dérivation des équations de filtration pour ce cas se fait de manière analogue. 25 Dans le cas d'un balayage discret, le cas de balayage discret peut être réalisé par le remplacement des semimartingales continues (dans le temps) par des semi-martingales discrètes (dans le temps) à l'aide de la prédiction pour les instants de mesure suivants et/ou de la discrétisation de 30 l'intégrale stochastique. Si le filtre est exploité dans le cadre d'un système de défense aérienne, le filtre fournit des informations supplémentaires sur le missile d'attaque par la détermination du type de manoeuvre ou d'autres grandeurs internes. Ainsi, le 35 système de défense aérienne est en mesure de transmettre ces informations supplémentaires au missile d'attaque, en plus des données d'orbite pour la trajectoire du missile d'interception. De ce fait, le missile d'interception est à même d'optimiser sa loi de guidage en fonction des caractéristiques de l'attaquant. La figure 2 montre un missile B qui, dans cet exemple, 5 s'approche balistiquement d'une cible. La station de radar R effectue un relevé continu du missile B. On sait que le type du missile provient d'un ensemble de deux types possibles A et B. Un type est un missile balistique courant, l'autre missile comporte des ailes escamotables. Ce dernier peut modifier sa 10 configuration à un instant aléatoire en escamotant les ailes (configurations B1 et B2). On utilise comme modèle, par exemple, un processus de Markov simple avec trois états. Le diagramme de transition correspondant est représenté sur la figure 2. 15 La figure 3 illustre les tracés d'un filtre qui est réalisé selon le procédé de la présente invention et qui indique une probabilité d'un type de missile et une caractéristique de vol. Le tracé supérieur FK représente une trajectoire simulée 20 d'un missile de type B. Cela correspond d'abord aux valeurs 2 (pour B) et 3 (pour B2) qui sont présentes sur l'axe y. Le deuxième tracé "Ws pour FK type A" représente un événement du filtre selon la présente invention en cas de mesures simulées par la station de radar R. Dans ce cas, 25 l'espérance conditionnelle indiquée ci-dessus E(Xt 1 3tz) donne précisément la probabilité de la présence de l'une des trois configuration de missile possibles, le processus indicateur est utilisé comme processus X. Comme on peut le voir, le missile A a une probabilité quasiment nulle. 30 Le troisième tracé "Ws pour FK type Bl" représente la probabilité du missile B avec la caractéristique B1 (aucune aile). Le quatrième tracé "Ws pour FK type B2" représente la probabilité du missile B avec la caractéristique B2 (ailes 35 escamotées). La discrimination entre FK A et B1 au début de la simulation se fait très rapidement et elle est à peine visible sur les tracés représentés. Après environ 1,1 seconde, le missile escamote les ailes, la résistance de l'air modifiée de ce fait entraîne une variation de mouvement qui est détectée directement. Comme on peut le voir sur le troisième tracé, la probabilité de la présence du type 131 diminue précisément jusqu'à zéro. De manière analogue, la probabilité de la présence du type B2 augmente jusqu'à pratiquement 100 %. Du fait que le procédé selon la présente invention peut 10 reproduire les variations aléatoires et brutales des caractéristiques des objets cibles, comme par exemple les accélérations, la précision d'estimation du système de poursuite est élevée et précise. En outre, ce qui se produit fréquemment en pratique, des non-linéarités peuvent 15 apparaître, de sorte qu'une estimation basée sur ce procédé est extrêmement précise. Du fait, donc, que le procédé de filtration basé sur la théorie des semi-martingales permet la modélisation des variations abruptes des manoeuvres du missile C, les filtres 20 utilisés ne réagissent ni lourdement ni de manière erronée en cas de manoeuvres de ce type. Le filtre selon la présente invention est équipé d'un matériel, de préférence d'un microprocesseur, et d'un programme logiciel pour la réalisation du procédé selon l'une 25 quelconque des revendications précédentes. La présente invention n'est pas limitée à cet exemple, par conséquent d'autres variantes des équations de filtration à semi-martingales peuvent être également utilisées. La détection d'autres objets cibles est également possible. Une 30 rampe de lancement peut être également un autre équipement de lancement. Une interception/un lancement n'est pas nécessaire couplée à la poursuite. En pratique, il est tout à fait utile de poursuivre un objet sans interception. LISTE DES REPERES A premier missile B second missile B1 premier missile (sans ailes) B2 premier missile (avec ailes) C missile d'interception AR rampe de lancement R station de radar REVENDICATIONS1. Procédé avec un système pour la détermination d'un mouvement d'au moins un objet cible (A, B, B, B2) en utilisant 5 une méthode d'estimation mathématique à l'aide d'un procédé de filtration pour l'hypothèse de modélisation pour l'estimation du mouvement et/ou de l'orientation de l'objet cible, caractérisé en ce que le procédé de filtration exploite un algorithme à semi-martingale, c'est-à-dire un algorithme basé 10 sur des équations de modélisation qui peuvent être représentées par des semi-martingales lisses, pour l'estimation du mouvement. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce 15 que le mouvement et/ou l'orientation par modélisation est déterminé à l'aide d'une équation différentielle stochastique. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le mouvement et/ou l'orientation par modélisation est 20 déterminé au moyen d'un processus de saut, par exemple d'un processus de Markov ou de semi-Markov, en ce que le mouvement et/ou l'orientation est déterminé, de préférence, au moyen d'un procédé numérique et/ou en ce qu'une mesure comprend, en particulier, au moyen d'une équation différentielle 25 stochastique de forme : dZt = Ft dt + atdWt où F ou a représente un processus stochastique adapté Z représente une mesure ou une valeur mesurée, et 30 W représente un mouvement Brownien. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'on utilise des processus indicateurs X de forme Xt = nyt+i,ou X = nYt=ircondition supplémentaire d'un processus de saut Y 35 éventuellement pris en compte pour la modélisation de forme : =X0+1Xxs,k ds+M' de 0 à toù X est un processus indicateur, X représente un taux de transition, M représente une martingale, et Y représente un tel processus de Markov. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 ou 4, caractérisé en ce que l'état Y du processus de saut est associé à un état dans un automate d'état dans un calculateur de l'objet cible (Bi, B2) et/ou à un index de types (A, B) ou à une configuration d'objets cibles. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, caractérisé en ce que l'espérance conditionnelle du 15 processus de dérive F du modèle est déterminée en utilisant le processus indicateur, E (Ft I 3tz) = Ei E (n=± Ft I 3tz) où 3 tz est la filtration générée par la mesure Z. 20 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que des équations différentielles, en particulier les équations différentielles stochastiques, décrivent la probabilité mathématique de la présence d'une manoeuvre déterminée de l'objet cible (A, B, Bl, 25 B2), en particulier d'un objet volant cible. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet volant cible est un missile suivi par un missile d'interception (C) piloté par le 30 procédé. 9. Système de poursuite avec des moyens pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 35 10. Système avec des moyens pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes,caractérisé par une station de mesure, en particulier une station de mesure par radar (R), une unité de traitement et de commande pour le traitement de données de mouvement mesurées, en particulier de données de vol, avec le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, et au moins un missile d'interception (C) piloté par l'unité de traitement et de commande pour l'interception de chaque objet cible (A, B, Bl, B2). 11. Missile d'interception (C) avec des moyens pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 12. Filtre avec un programme pour la mise en oeuvre du 15 procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes.