Filtrage non-linéaire: résolution particulaire à la Monte Carlo

Les problemes de filtrage optimal consistent a estimer un processus a partir de son observation partielle bruitee. A l'exception notable de la situation lineaire-gaussienne, les filtres optimaux ne peuvent en general etre realises par un systeme dynamique en dimension finie. La methode de resolution particulaire exposee dans cet article, offre une alternative a l'utilisation d'approximations locales ou a priori. A la difference de ces dernieres, elle constitue une procedure globale d'approximation-mesure dans l'espace de probabilite qui, sous des hypotheses naturelles de regularite et de detectabilite, converge uniformement dans le temps vers le filtre optimal. Elle a fait l'objet de plusieurs applications technologiques sur des systemes instables ([2] a [5])