FR 3147636 A1 20241011 FR 2303516 A 20230407 Procédé d’estimation d’un état de mouvement d’un système mobile à l’aide d’un estimateur fonctionnant par itérations successives, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant des étapes de : prédiction (100) par l’estimateur d’une estimée courante de l’état à partir d’un estimée précédente de l’état ; calcul (104) d’une innovation courante à partir d’une estimée courante de l’état et d’une mesure fournie par un capteur ; calcul (204) d’une grandeur représentative d’une instabilité temporelle de l’innovation, la grandeur étant calculée à partir de l’innovation courante et d’une innovation précédente calculée lors d’une itération précédente de l’estimateur ; comparaison (206) entre la grandeur et un seuil (T) représentatif d’une instabilité temporelle de référence ; et utilisation (108) de la mesure comme observation par l’estimateur pour mettre à jour l’estimée courante de l’état, à condition que l’innovation ait une instabilité temporelle inférieure à la stabilité de référence. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Procédé d’estimation d’un état d’un système dynamique à l’aide d’un estimateur fonctionnant par itérations successives DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne un procédé d’estimation de l’état d’un système dynamique. ETAT DE LA TECHNIQUE Il existe différents estimateurs fonctionnant par itérations successives, et se fondant pour sur des observations incomplètes ou bruitées pour estimer l’état d’un système dynamique. L’un de ces estimateurs est le filtre de Kalman. Une itération du filtre de Kalman comprend deux étapes fondamentales : une étape de « prédiction » et une étape de « mise à jour ». Lors de l’étape de prédiction, le filtre de Kalman génère une estimée courante de l’état à l’aide d’une estimée obtenue lors d’une itération précédente. Au cours de la prédiction, Le filtre de Kalman se fonde sur une matrice dite d’évolution ou de transition, qui est représentative d’une évolution attendue du système dynamique. Par ailleurs, le filtre de Kalman reçoit une mesure, généralement fournie par un capteur. Lors de l’étape de mise à jour, le filtre de Kalman met à jour l’estimée courante de l’état, en réalisation un calcul dans lequel la mesure intervient. Dans la littérature, une mesure utilisée lors d’une mise à jour est appelée « observation ». L’observation permet de corriger des erreurs commises lors de l’étape de prédiction. Comme indiqué précédemment, le filtre de Kalman fonctionne sur la base de l’hypothèse que les observations sont bruitées. Or, lorsqu’une mesure est excessivement bruitée, celle-ci ne permet pas de corriger une estimée courant de l’état considéré lorsque cette mesure est utilisée comme observation à l’étape de mise à jour. Dans le document WO 2021/165626 A1, il a été proposé un procédé d’estimation d’un état comprenant un test sur une innovation avant la mise en œuvre d’une mise à jour par un filtre de Kalman. L’innovation est un terme spécifique qui dépend d’une mesure utilisable comme observation. Le test produit un résultat indiquant si la mesure est fiable ou non. Lorsque la mesure est considérée comme non fiable, la mesure n’est pas utilisée comme observation pour mettre à jour une estimée courante de l’état. Toutefois, le test proposé dans le document WO 2021/165626 A1 a pour inconvénient d’être insensible à certains phénomènes qui affectent pourtant des mesures. En conséquence, ce test peut conclure que certaines mesures sont fiables, alors que leur utilisation comme observation dans l’étape de mise à jour s’avère contre-productive. Un but de l’invention est d’estimer de manière plus fiable l’état de mouvement d’un système mobile en surmontant l’inconvénient évoqué ci-dessus. Ce but est atteint par un procédé d’estimation d’un état de mouvement d’un système dynamique mobile à l’aide d’un estimateur fonctionnant par itérations successives, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant des étapes de : prédiction par l’estimateur d’une estimée courante de l’état à partir d’un estimée précédente de l’état ; calcul d’une innovation courante à partir d’une estimée courante de l’état et d’une mesure fournie par un capteur ; calcul d’une grandeur représentative d’une instabilité temporelle de l’innovation sur un intervalle temporel, la grandeur étant calculée à partir de l’innovation courante et d’une innovation précédente calculée lors d’une itération précédente de l’estimateur ; comparaison entre la grandeur et un seuil représentatif d’une instabilité temporelle de référence ; et utilisation de la mesure comme observation par l’estimateur pour mettre à jour l’estimée courante de l’état, à condition que la comparaison révèle que l’innovation a une instabilité temporelle inférieure à la stabilité de référence. Dans le procédé proposé, c’est la grandeur représentative d’une instabilité temporelle de l’innovation sur un intervalle temporel qui fait l’objet d’un test conditionnant l’utilisation d’une mesure comme observation pour la mise à jour. Ce test particulier permet d’écarter des mesures sujettes à des fortes variabilités temporelles, même lorsque ces mesures sont d’amplitude constante. Les inventeurs ont découvert que de telles mesures ont des effets négatifs sur l’étape de mise à jour, et par ailleurs que ces mesures ne sont pas correctement rejetées par le test décrit dans le document WO 2021/165626 A1. En conséquence, le procédé estime l’état d’un système dynamique de manière plus précise que le procédé décrit dans le document WO 2021/165626 A1 lorsque les mesures sont sujettes à sujettes à des fortes variabilités temporelles. Le procédé trouve avantageusement application pour traiter des mesures issues de signaux victimes de multi-trajets, comme par exemple des mesures fournies par un récepteur de signaux satellites. Le procédé proposé peut également comprendre les caractéristiques optionnelles suivantes. Dans un mode de réalisation, la grandeur est calculée à partir de plusieurs innovations précédentes respectivement calculées lors d’itérations précédentes de l’estimateur. Dans ce cas, la grandeur peut être une variance d’Allan de l’innovation sur l’intervalle temporel. Dans un autre mode de réalisation la grandeur est une dérivée temporelle de l’innovation sur l’intervalle temporel. De préférence, le procédé comprend un calcul du seuil à partir d’une covariance de l’innovation courante. De préférence, le seuil est proportionnel à où est une covariance de l’innovation courante, est une covariance de l’innovation précédente, et est la durée de l’intervalle temporel. De préférence, l’estimateur est un filtre de Kalman. De préférence, le capteur est un récepteur du système mobile fournissant la mesure à partir d’un signal émis par une entité distante du système mobile. De préférence, l’entité distante est un satellite, et la mesure comprend une pseudodistance entre le satellite et le système mobile et/ou un delta range entre le satellite et le système mobile. Il est également proposé un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé susmentionné, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Il est en outre proposé un système comprenant un processeur configuré pour exécuter le programme susmentionné, et un capteur configuré pour fournir la mesure. DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La illustre de façon schématique un système selon un mode de réalisation. La est un schéma bloc décrivant le principe général de fonctionnement d’un filtre de Kalman. La est un organigramme d’étapes d’un procédé selon un mode de réalisation. La détaille un premier mode de réalisation d’une étape de test du procédé de la . La détaille un deuxième mode de réalisation d’une étape de test du procédé de la . Sur l’ensemble des figures, les éléments similaires portent des références identiques. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Système de navigation En référence à la , un système 1 comprend un processeur 2, un capteur 4 et une mémoire 6. Le processeur 2 est configuré pour mettre en œuvre un procédé d’estimation d’un état du système à l’aide d’un filtre de Kalman. Le processeur 2 peut avoir n’importe quelle structure. Le processeur 2 comprend un ou plusieurs cœurs, chaque cœur étant configuré pour exécuter les instructions de code d’un programme de manière à mettre en œuvre les étapes du procédé précité. Le capteur 4 est configuré pour fournir des mesures au processeur 2. La mémoire 6 est adaptée pour mémoriser des données manipulées ou produites le processeur 10. La mémoire 6 est de type quelconque. Conventionnellement, la mémoire 6 comprend une mémoire 6 volatile pour stocker des données temporairement, et une mémoire 6 non-volatile pour stocker des données de manière persistante, c’est-à-dire d’une manière qui conserve les données lors d’une mise hors tension de la mémoire 6 non volatile. Il est stocké dans la mémoire 6 le programme susmentionné. De manière générale, le système est un système dynamique dans le sens où sont état évolue dans le temps. Plus particulièrement le système est un système de navigation exerçant une fonction d’aide à la navigation d’un porteur mobile dans l’espace, le porteur étant quelconque (véhicule terrestre, navire, aéronef, etc.). Dans cet exemple, l’état du système est un état de mouvement de ce système. Dans cet exemple, le capteur 4 est un récepteur est adapté pour recevoir et traiter des signaux de positionnement préalablement émis par des satellites 3 organisés en constellation (GPS, GALILEO, etc.). Le récepteur 4 est connu en lui-même. Le récepteur 4 comprend typiquement au moins une antenne pour recevoir les signaux, et une chaîne de traitement de ces signaux fonctionnant en trois phases : une phase d’acquisition, une phase de poursuite en erreur de code (DLL), et une phase de poursuite en erreur de phase (PLL). Cette chaîne de traitement comprend notamment un filtre de boucle et utilise un signal de réplique qui est corrélé au signal reçu. Les mesures que le récepteur 4 fournit au processeur 2 sont issues de ces signaux. Des exemples de telles mesures seront fournis plus loin. Le système de navigation comprend par ailleurs une unité de mesure inertielle 6 configurée pour fournir des données inertielles du porteur mobile au processeur 2. L’unité de mesure inertielle 6 est conventionnelle : elle comprend des gyromètres et des accéléromètres (typiquement trois de chaque type). Discussion sur les signaux reçus par le récepteur 4 Un signal reçu par le récepteur 4 est un signal C/A destinés aux civils sur la bande de fréquence L1 = 1575.42 MHz. Chaque signal est codé par un code PRN, et comporte un échantillon d’informations. Le code PRN est défini par une longueur de code de 1023 bits (chips), à une fréquence de 1.023 Mcps, et chaque bit modulé par une forme d’onde rectangulaire. Les bits d’information sont périodiques et modulés par une forme d’onde rectangulaire. L’une des sources principales d’erreur commises par le récepteur 4 est la réception de signaux multiples ayant rebondis sur diverses surfaces entrainant une erreur de position. Il est donc intéressant d’être en mesure de détecter ce phénomène pour mener des actions afin d’en amoindrir cet effet, ceci est particulièrement vrai dans un contexte aéroportuaire où sont présents de nombreux bâtiments et obstacles générant des multi-trajets. L’erreur vient du fait que le récepteur 4 ne reçoit pas un signal direct émanant d’un satellite 3, signal direct que l’on appelle « LOS » (abréviation de « Line Of Sight ») mais un signal composite issu également de multiples réflexions, diffractions et diffusions depuis divers obstacles. Le signal comportant des erreurs de multi-trajets arrivant typiquement au niveau du récepteur 4 peut ainsi être modélisé comme suit : avec : : Nombre de satellites en vue : Nombre de multi-trajets pour le satellite d’indice j : Atténuation du multi-trajet d’indice i : Amplitude du « LOS » du satellite d’indice j : Message de navigation retardé de : Code PRN retardé de : signal porteur : bruit : retard dû aux multi-trajets affectant le LOS du satellite d’indice j Une des caractéristiques principales de ce signal est sa très forte variabilité temporelle et spatiale. Par exemple, pour un récepteur de caractéristiques suivantes : Récepteur C/A de largeur de 0.5 chip (récepteur typique de l’aéronautique civile). On peut montrer qu’en présence d’un signal LOS (Line of Sight) et d’un signal multi-trajet la boucle de code du corrélateur génère une erreur que l’on appelle erreur de code qui peut évoluer sinusoïdalement en fonction de la vitesse relative entre le satellite et le récepteur GNSS. En résumé, lorsque la distance parcourue par le multi-trajet change, cela entraine une réponse sinusoïdale de l’erreur sur la pseudodistance au sein d’une certaine enveloppe que l’on appelle l’enveloppe de code Rappels généraux concernant les filtres de Kalman En référence à la , un filtre de Kalman désigne un estimateur permettant d’estimer un vecteur d’état et évoluant dans le temps (ce vecteur d’état est également appelé plus simplement « état »). Le filtre de Kalman fonctionne par itérations successives, chaque itération prenant en entrée le vecteur d’état produit par l’itération précédente. Comme cela a été rappelé brièvement dans l’introduction, chaque itération comprend deux étapes fondamentales : une étape de prédiction (également appelée étape de propagation), et une étape de mise à jour (également appelée étape de recalage dans certaines applications). L’étape de prédiction transforme un vecteur d’état X(k/k) en un vecteur d’état a priori X(k+1/k) en utilisant un modèle de transition qui modélise le mouvement du porteur entre l’instant k et l’instant k+1. Est également associé au vecteur d’état X(k/k) une matrice de covariance P(k/k), souvent appelée plus simplement covariance P(k/k). Cette matrice de covariance peut être vue comme représentative d’une incertitude sur l’estimation constituée par le vecteur d’état X(k/k). L’étape de prédiction transforme également la matrice de covariance P(k/k) en une matrice de covariance P(k+1/k), en se fondant sur le modèle de transition. L’étape de mise à jour transforme le vecteur d’état a priori X(k+1/k) en un vecteur d’état a posteriori X(k+1/k+1) sur la base de mesures qui sont appelées « observations », et en combinant ces observations à un modèle d’observation qui modélise le bruit auquel ces observations sont sujettes. Au cours de l’étape de mise à jour, la matrice de covariance P(k+1/k) est transformée en une matrice de covariance P(k+1/k). Les observations apportent de l’information supplémentaire, améliorent donc l’estimation constituées par les données à priori X(k+1/k) et P(k+1/k). C’est ainsi qu’une plus grande confiance peut aussi être accordée à l’état X(k+1/k+1) a posteriori . Ceci peut se voir de manière imagée par une « diminution de P » entre l’état a priori et l’état a posteriori . Le comportement temporel du vecteur d’état réel et de son observation est modélisé par les équations linéaires suivantes : Avec : X k le vecteur d’état réel, que l’on cherche à estimer Yk le vecteur de mesure Fk la matrice de transition d’état Uk le vecteur de commande Gk la matrice de commande Hk la matrice d’observation Wk le bruit d’état (de covariance Qk = Cov(Wk)) Vk le vecteur de bruit de mesure (de covariance Rk = Cov(Vk)) Dans ce cas alors les états a priori et a posteriori décrits précédemment s’obtiennent grâce aux relations suivantes : Prédiction : Gain de Kalman : Mises à jour : Avec : le vecteur d’état estimé. Dans ces équations le terme est appelé « innovation ». Par ailleurs, le terme est la covariance de cette innovation. La plupart du temps le système n’est pas modélisable par des équations linéaires. Dans ce cas alors, le filtre de Kalman classique ne peut pas être appliqué. Un filtre de Kalman étendu (Extended Kalman Filter ou EKF) est alors utilisé. Dans ce cas la méthode du filtre de Kalman étendu propose de ramener le système au cas du filtre de Kalman classique en linéarisant et discrétisant les équations au voisinage de la solution estimée. Configuration du filtre de Kalman utilisé dans le système de navigation L’état de navigation estimé par le filtre de Kalman utilisé par le système 1 est un vecteur calculé à différents instants (instants de traitement du filtre de navigation). L’état est un état de mouvement, dans le sens ou les composantes du vecteur d’état renseignement sur le mouvement du système, et plus généralement sur le mouvement du porteur dans lequel le système est embarqué. Par exemple, l’état de mouvement peut comprendre une position, une vitesse et une attitude du porteur. L’état peut optionnellement comprendre des erreurs causées par l’unité de mesure inertielle 6, par exemples des biais d’accéléromètre et/ou des dérives de gyromètres. Par ailleurs, le filtre de Kalman du système 1 est susceptible d’utiliser comme observation à un instant et pour chaque satellite 3 de la constellation une mesure fournie par le récepteur 4. La mesure peut comprendre un « delta range » entre le porteur et le satellite 3, et/ou une pseudodistance entre le porteur et le satellite 3. De manière connue en elle-même, un « delta range » entre un récepteur et un satellite est une donnée étroitement liée à la fréquence Doppler d’un signal de positionnement reçu par le récepteur 4 et émanant du satellite 3 considéré. En réalité, un delta range est assimilable à une pseudodistance de phase. Les données traitées comme observations par un filtre de Kalman conventionnel sont utilisées pour mettre à jour le vecteur d’état a priori , c’est-à-dire pour produire un vecteur d’état a posteriori tenant compte de telles observations. De manière non conventionnelle, une mesure fournie par le récepteur 4, n’est pas forcément utilisée par le filtre de Kalman du système 1 pour mettre à jour le vecteur d’état a priori . On verra que cette utilisation pour la mise à jour est conditionnée au résultat d’un test d’innovation faisant intervenir une grandeur représentative d’une instabilité temporelle de cette innovation sur un intervalle temporel. Le filtre de Kalman est par ailleurs configuré pour mettre en œuvre une hybridation serrée satellite/inertielle. Autrement dit, le filtre de Kalman utilise non seulement des données émanant du récepteur 4, et en particulier des delta ranges ou des pseudodistances, mais également des données inertielles fournies par l’unité de mesure inertielle 6. Ces données inertielles permettent principalement d’entretenir la navigation qui sera recalée par les observations. Procédé d’estimation de l’état du système à l’aide du filtre de Kalman En référence à la , un procédé mis en œuvre par le système 1 utilise un filtre de Kalman fonctionnant par itération successives conformément aux principes rappelés ci-dessus. Une itération d’indice k du filtre de Kalman comprend les étapes suivantes. Dans une étape 100, le processeur 2 met en œuvre l’étape de prédiction au sens de Kalman discutée précédemment de sorte à obtenir un vecteur d’état a priori associé à un instant d’indice k. Pour simplifier la notation utilisée dans la section qui précède, on va noter le vecteur d’état a priori calculé lors de la prédiction de l’itération d’indice k. Par ailleurs, dans une étape 102, le processeur 2 obtient une mesure fournie par le récepteur 4. Toujours dans un esprit de simplification, on va noter la mesure obtenue à l’itération k. La mesure est générée par le récepteur 4 selon une méthode connue sur la base du signal de positionnement reçu par le récepteur 4 et émanant d’au moins un satellite 3. Le récepteur 4 peut notamment se fonder sur la phase du signal reçu pour déterminer la mesure. A ce stade, le vecteur d’état a priori n’a pas encore fait l’objet d’une mise à jour par le filtre de Kalman. Le processeur 2 calcule ensuite l’innovation du filtre à l’itération k, à partir du vecteur d’état comme suit, de manière classique : Ici, désigne la matrice d’observation. Les composantes cette matrice sont déterminées par le processeur 2 de manière classique. La covariance de l’innovation , que l’on note , est par ailleurs calculée par le processeur 2 à l’étape 100, là encore de manière classique : Dans une étape 106, le processeur 2 met en œuvre un test sur la base de l’innovation . Le test réalisé produit un résultat indiquant si l’innovation est fiable, et donc en creux si la mesure ayant servi à calculer l’innovation est fiable. Si le résultat de test indique que l’innovation est fiable, alors Le processeur 2 utilise la mesure obtenue à l’itération k pour mettre à jour le vecteur d’état a priori , et ce de manière classique. Si le résultat de test indique que l’innovation n’est pas fiable, le vecteur d’état a priori n’est pas mis à jour à l’aide de la mesure , et l’itération k se termine. On va maintenant détailler un premier mode de réalisation de l’étape de test d’innovation 106 réalisée à l’itération k, en relation avec la . Dans une étape 200, Le processeur 2 vérifie s’il existe une innovation précédente mémorisée dans la mémoire 6, de même qu’une covariance associée . Si ces données existent dans la mémoire 6, alors le processeur 2 calcule dans une étape 202 une grandeur représentative d’une instabilité temporelle de l’innovation sur un intervalle temporel. La grandeur est calculée à partir de plusieurs innovations : l’innovation courante , c’est-à-dire l’innovation calculée sur la base de la mesure obtenue à l’itération k, et l’innovation précédente calculée lors d’une itération précédente du filtre (itération k-1). Dans le premier mode de réalisation, la grandeur est une dérivée temporelle de l’innovation sur l’intervalle temporel . La dérivée temporelle est calculée comme suit : Ici, la durée de l’intervalle temporel couvert par la dérivée est la durée du pas de temps sépare les itérations k-1 et k. Dans une étape 204, Le processeur 2 calcule un seuil T représentatif d’une instabilité temporelle de référence. Le seuil T est calculé en fonction de la covariance courante associée à l’innovation courante et en fonction de la covariance précédente trouvée en mémoire 6. De préférence, le seuil T est calculé comme suit : où a désigne un coefficient prédéfini, préférentiellement fixé à 9. Ensuite, Le processeur 2 compare dans une étape 206 la dérivée temporelle et le seuil T. Si la comparaison révèle que l’innovation a une instabilité temporelle inférieure ou égale à la stabilité de référence indiquée par le seuil, autrement dit si on a alors la mesure est considérée comme fiable. Dans ces conditions, Le processeur 2 utilise à l’étape 108 la mesure obtenue à l’itération k pour mettre à jour le vecteur d’état a priori . Si au contraire la comparaison révèle que l’innovation a une instabilité temporelle qui est supérieure à l’instabilité de référence indiquée par le seuil T, autrement dit si on a alors la mesure est considérée comme non fiable, car victime d’une instabilité temporelle excessive. Dans ces conditions, le vecteur d’état a priori n’est pas mis à jour à l’aide de la mesure à l’étape 108, et l’itération courante k se termine comme indiqué précédemment. Quel que soit le résultat de la comparaison, Le processeur 2 mémorise l’innovation ainsi que la covariance associée dans une étape 208. De préférence, ces valeurs de l’itération k écrasent les valeurs précédemment mémorisées à l’itération k-1. Si d’aventure Le processeur 2 ne trouve pas dans la mémoire 6 les données et se rapportant à l’itération k-1 à l’étape 200, Le processeur 2 passe directement à l’étape de mémorisation 208, sans mettre en œuvre les étapes de calcul de dérivée temporelle 202, de calcul du seuil 204 et de comparaison 206. La dérivée temporelle utilisée dans ce premier mode de réalisation permet de détecter une variation fréquentielle de l’innovation. Une telle variation fréquentielle peut notamment être induite par des multi-trajets subi par les signaux émis par le satellite, avant d’arriver au récepteur 4, ou bien par des perturbations atmosphériques. Lorsqu’il est choisi a=9 pour le seuil T, on peut obtenir une probabilité de fausse alarme inférieure à 1% en supposant que la distribution des erreurs et des bruits de mesure et gaussienne. On va maintenant détailler un deuxième mode de réalisation de l’étape 106 de test de l’innovation en relation avec la . Dans une étape 300, le processeur 2 vérifie s’il existe N innovations précédentes , …, dans la mémoire 6, de même que N covariances respectivement associées , …, . Ici, N est un entier strictement supérieur à 1. On peut par exemple avoir N=2. Si ces données existent dans la mémoire 6, alors le processeur 2 calcule dans une étape 302 une grandeur représentative d’une instabilité temporelle de l’innovation sur un intervalle temporel. La grandeur est calculée à partir de plusieurs données : l’innovation courante , c’est-à-dire l’innovation calculée sur la base de la mesure obtenue à l’itération k et les N innovations précédentes , …, . Dans le deuxième mode de réalisation, la grandeur est une variance d’Allan de l’innovation sur l’intervalle temporel. La variance d’Allan est calculée comme suit : Ici, désigne le pas de temps entre deux itérations successives (entre l’instant d’indice i et l’instant d’indice i+1). Dans une étape 304, le processeur 2 calcule le seuil T. Un homme du métier pourra fixer le seuil T à une valeur fonction d’un taux de détection et d’un taux de fausse alarme qu’il souhaite obtenir. En variante, le seuil T peut être calculé comme indiqué à l’étape 204. Ensuite, le processeur 2 compare dans une étape 306 la variance d’Allan AVAR et le seuil T. Si la comparaison révèle que l’innovation a une instabilité temporelle inférieure ou égale à la stabilité de référence indiquée par le seuil, autrement dit si on a alors la mesure est considérée comme fiable. Dans ces conditions, le processeur 2 utilise à l’étape 108 la mesure obtenue à l’itération k pour mettre à jour le vecteur d’état a priori . Si au contraire la comparaison révèle que l’innovation a une instabilité temporelle qui est supérieure à l’instabilité de référence indiquée par le seuil T, autrement dit si on a alors la mesure est considérée comme non fiable, car victime d’une instabilité temporelle excessive. Dans ces conditions, le vecteur d’état a priori n’est pas mis à jour à l’aide de la mesure à l’étape 108, et l’itération courante k se termine comme indiqué précédemment. Quel que soit le résultat de la comparaison, le processeur 2 mémorise l’innovation ainsi que la covariance associée dans une étape 308. De préférence, ces valeurs de l’itération k écrasent les valeurs précédemment mémorisées à l’itération k-1. Si d’aventure Le processeur 2 ne trouve pas dans la mémoire 6 les N innovations et les N covariances à l’étape 300, le processeur 2 passe directement à l’étape de mémorisation 308, sans mettre en œuvre les étapes de calcul de dérivée temporelle 302, de calcul du seuil 304 et de comparaison 306. La variance d’Allan utilisée dans ce deuxième mode de réalisation permet, comme la dérivée temporelle du premier mode de réalisation, de détecter une variation temporelle de l’innovation. Toutefois, il a été constaté que la variance d’Allan caractérise détecte des fortes variabilités temporelles de manière encore plus efficace qu’avec une dérivée temporelle : son utilisation diminue le taux de fausses alarmes et augmente le taux de détection d’instabilités excessives dans les innovations. Autres modes de réalisation Dans les modes de réalisation décrits précédemment en relation avec les figures, les données sont suffixées avec « DR » pour illustrer le fait que des delta ranges (DR) font partie des mesures utilisées le cas échéant comme observations. Toutefois, il est entendu les mesures peuvent comprendre des données alternatives ou complémentaires à des delta ranges, par exemple des pseudodistances. Par ailleurs, le procédé ne se limite pas au cas de mesures issues de signaux émis par des satellites, même si le procédé est particulièrement avantageux dans cette application spécifique. Le récepteur peut recevoir des signaux émanant d’autres types d’entités. De plus, le récepteur est généralisable à tout capteur susceptible de fournir des mesures susceptibles d’être victime d’une instabilité temporelle, par exemple : des signaux se propageant dans l’atmosphère, des signaux acoustiques, des données barométriques, etc. Par ailleurs, il a jusqu’ici été fait l’hypothèse que les étapes de prédiction et de mise à jour sont réalisées à l’aide d’un filtre de Kalman. Il est entendu l’enseignement fourni jusqu’ici est applicable à toutes les variantes existantes de filtre de Kalman, y compris les filtres de Kalman étendus, les filtres de Kalman invariants, et les filtres de Kalman sans parfum. De plus, le procédé est généralisable à tout estimateur fonctionnant par itérations successives, et qui sont basées sur le calcul d’une innovation et sur son exploitation lors d’une mise à jour. C’est notamment le cas des filtres de moindres carrés ("least mean squares filter" en anglais). Procédé d’estimation d’un état de mouvement d’un système mobile à l’aide d’un estimateur fonctionnant par itérations successives, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant des étapes de : prédiction (100) par l’estimateur d’une estimée courante de l’état à partir d’un estimée précédente de l’état, calcul (104) d’une innovation courante ( ) à partir d’une estimée courante de l’état et d’une mesure fournie par un capteur, calcul (204) d’une grandeur représentative d’une instabilité temporelle de l’innovation sur un intervalle temporel, la grandeur étant calculée à partir de l’innovation courante ( ) et d’une innovation précédente ( ) calculée lors d’une itération précédente de l’estimateur, comparaison (206) entre la grandeur et un seuil ( ) représentatif d’une instabilité temporelle de référence, utilisation (108) de la mesure comme observation par l’estimateur pour mettre à jour l’estimée courante de l’état, à condition que la comparaison révèle que l’innovation a une instabilité temporelle inférieure à la stabilité de référence. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la grandeur est calculée à partir de plusieurs innovations précédentes respectivement calculées lors d’itérations précédentes de l’estimateur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 et 2, dans lequel la grandeur est une variance d’Allan de l’innovation sur l’intervalle temporel. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la grandeur est une dérivée temporelle de l’innovation sur l’intervalle temporel. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant un calcul du seuil à partir d’une covariance de l’innovation courante. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le seuil est proportionnel à , où est une covariance de l’innovation courante, est une covariance de l’innovation précédente, est la durée de l’intervalle temporel. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l’estimateur est un filtre de Kalman. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le capteur est un récepteur du système mobile fournissant la mesure à partir d’un signal émis par une entité distante du système mobile. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l’entité distante est un satellite et dans lequel la mesure comprend au moins une des données suivantes : une pseudodistance entre le satellite et le système mobile, un delta range entre le satellite et le système mobile. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 9, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Système (1) comprenant un processeur (2) configuré pour exécuter le programme selon la revendication 10, et un capteur (4) configuré pour fournir la mesure.